Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Convergence and Rate of Convergence of Policy Improvement Algorithms

論文の概要: On Convergence and Rate of Convergence of Policy Improvement Algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10959v1
Date: Sun, 16 Jun 2024 14:31:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-18 19:52:39.140646
Title: On Convergence and Rate of Convergence of Policy Improvement Algorithms
Title（参考訳）: 政策改善アルゴリズムの収束率と収束率について
Authors: Jin Ma, Gaozhan Wang, Jianfeng Zhang,
Abstract要約: 本稿では、連続時間エントロピー規則化制御問題に対するポリシー改善アルゴリズム(PIA)の収束をスクラッチから証明する。提案手法はPDEとその微分の解に対するFeynman-Kac型確率表現式に基づいている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.742628365680353
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we provide a simple proof from scratch for the convergence of the Policy Improvement Algorithm(PIA) for a continuous time entropy-regularized stochastic control problem. Such convergence has been established by Huang-Wang-Zhou(2023) by using sophisticated PDE estimates for the iterative PDEs involved in the PIA. Our approach builds on some Feynman-Kac type probabilistic representation formulae for solutions of PDEs and their derivatives. Moreover, in the infinite horizon model with a large discount factor and in the finite horizon model, we obtain the exponential rate of convergence with similar arguments.
Abstract（参考訳）: 本稿では、連続時間エントロピー規則化確率制御問題に対するポリシー改善アルゴリズム(PIA)の収束をスクラッチから簡易に証明する。そのような収束は、PIA に関わる反復 PDE に対する洗練された PDE 推定を用いて、Huang-Wang-Zhou (2023) によって確立されている。提案手法はPDEとその微分の解に対するFeynman-Kac型確率表現式に基づいている。さらに、大きな割引係数を持つ無限地平線モデルと有限地平線モデルでは、同様の議論を伴う収束の指数率を得る。

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