Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimized Monte Carlo Tree Search for Enhanced Decision Making in the FrozenLake Environment

論文の概要: Optimized Monte Carlo Tree Search for Enhanced Decision Making in the FrozenLake Environment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16620v1
Date: Wed, 25 Sep 2024 05:04:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-27 05:35:28.462021
Title: Optimized Monte Carlo Tree Search for Enhanced Decision Making in the FrozenLake Environment
Title（参考訳）: 凍結湖環境におけるモンテカルロ木探索の高精度化
Authors: Esteban Aldana Guerra,
Abstract要約: Monte Carlo Tree Search (MCTS) は複雑な意思決定問題を解決する強力なアルゴリズムである。本稿では,古典的強化学習課題であるFrozenLake環境に適用したMCTS実装を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Monte Carlo Tree Search (MCTS) is a powerful algorithm for solving complex decision-making problems. This paper presents an optimized MCTS implementation applied to the FrozenLake environment, a classic reinforcement learning task characterized by stochastic transitions. The optimization leverages cumulative reward and visit count tables along with the Upper Confidence Bound for Trees (UCT) formula, resulting in efficient learning in a slippery grid world. We benchmark our implementation against other decision-making algorithms, including MCTS with Policy and Q-Learning, and perform a detailed comparison of their performance. The results demonstrate that our optimized approach effectively maximizes rewards and success rates while minimizing convergence time, outperforming baseline methods, especially in environments with inherent randomness.
Abstract（参考訳）: Monte Carlo Tree Search (MCTS) は複雑な意思決定問題を解決する強力なアルゴリズムである。本稿では,確率遷移を特徴とする古典的強化学習課題であるFrozenLake環境に適用したMCTS実装を提案する。この最適化は、累積報酬と訪問数表と、上信頼境界木(UCT)式を併用し、滑りやすいグリッドの世界で効率よく学習する。 MCTS with Policy や Q-Learning など,他の意思決定アルゴリズムに対して実装をベンチマークし,その性能を詳細に比較する。その結果、最適化された手法は、収束時間を最小限に抑えつつ、報酬と成功率を効果的に最大化し、特に固有のランダム性のある環境において、ベースライン法よりも優れることを示した。

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