論文の概要: Finding Counterfactually Optimal Action Sequences in Continuous State Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03929v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 18:00:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 17:48:34.475268
• Title: Finding Counterfactually Optimal Action Sequences in Continuous State Spaces
• Title（参考訳）: 連続状態空間における反則最適作用列の探索
• Authors: Stratis Tsirtsis, Manuel Gomez-Rodriguez
• Abstract要約: 有限地平線決定過程を用いて離散的な行動と連続状態の列を定式化する。 次に,環境力学の連続性に基づくアルゴリズムを開発する。 実際の臨床データを用いた実験から,本手法は実効性が高いことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.980621769406923
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans performing tasks that involve taking a series of multiple dependent actions over time often learn from experience by reflecting on specific cases and points in time, where different actions could have led to significantly better outcomes. While recent machine learning methods to retrospectively analyze sequential decision making processes promise to aid decision makers in identifying such cases, they have focused on environments with finitely many discrete states. However, in many practical applications, the state of the environment is inherently continuous in nature. In this paper, we aim to fill this gap. We start by formally characterizing a sequence of discrete actions and continuous states using finite horizon Markov decision processes and a broad class of bijective structural causal models. Building upon this characterization, we formalize the problem of finding counterfactually optimal action sequences and show that, in general, we cannot expect to solve it in polynomial time. Then, we develop a search method based on the $A^*$ algorithm that, under a natural form of Lipschitz continuity of the environment's dynamics, is guaranteed to return the optimal solution to the problem. Experiments on real clinical data show that our method is very efficient in practice, and it has the potential to offer interesting insights for sequential decision making tasks.
• Abstract（参考訳）: 一連の複数の依存するアクションを時間とともに行うタスクを実行する人間は、特定のケースやポイントを時間内に反映することで経験から学ぶことが多い。 最近の機械学習手法では、意思決定プロセスは意思決定者を支援することを約束するが、それらは有限個の離散状態を持つ環境に焦点を当てている。 しかし、多くの応用において、環境の状態は本質的に連続的である。 本稿では,このギャップを埋めることを目的とする。 まず,有限ホライズンマルコフ決定過程と多岐にわたる単射構造因果モデルを用いて,離散作用と連続状態の列を形式的に特徴付ける。 この特徴付けに基づいて, 反事実的最適作用列を求める問題を定式化し, 一般に多項式時間で解くことはできないことを示す。 そこで,本研究では,環境力学のリプシッツ連続性の自然な形の下で最適解を返すことを保証した,$A^*$アルゴリズムに基づく探索手法を開発した。 実際の臨床データを用いた実験から,本手法は実際は非常に効率的であり,シーケンシャルな意思決定タスクに興味深い洞察を与える可能性が示唆された。

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