論文の概要: Comprehensive Survey of Reinforcement Learning: From Algorithms to Practical Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18892v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 03:53:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:22:09.118031
• Title: Comprehensive Survey of Reinforcement Learning: From Algorithms to Practical Challenges
• Title（参考訳）: 強化学習の包括的調査:アルゴリズムから実践的課題へ
• Authors: Majid Ghasemi, Amir Hossein Mousavi, Dariush Ebrahimi,
• Abstract要約: 強化学習(RL)は人工知能(AI)の強力なパラダイムとして登場した。 本稿では,多種多様なアルゴリズムを巧みに分析するRLの包括的調査を行う。 我々は、RLアルゴリズムの選択と実装に関する実践的な洞察を提供し、収束、安定性、探索-探索ジレンマといった共通の課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2448567386846916
• License:
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) has emerged as a powerful paradigm in Artificial Intelligence (AI), enabling agents to learn optimal behaviors through interactions with their environments. Drawing from the foundations of trial and error, RL equips agents to make informed decisions through feedback in the form of rewards or penalties. This paper presents a comprehensive survey of RL, meticulously analyzing a wide range of algorithms, from foundational tabular methods to advanced Deep Reinforcement Learning (DRL) techniques. We categorize and evaluate these algorithms based on key criteria such as scalability, sample efficiency, and suitability. We compare the methods in the form of their strengths and weaknesses in diverse settings. Additionally, we offer practical insights into the selection and implementation of RL algorithms, addressing common challenges like convergence, stability, and the exploration-exploitation dilemma. This paper serves as a comprehensive reference for researchers and practitioners aiming to harness the full potential of RL in solving complex, real-world problems.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning、RL)は人工知能(AI)の強力なパラダイムとして登場し、エージェントは環境とのインタラクションを通じて最適な行動を学ぶことができる。 試行錯誤の基礎から引き出されたRLは、報酬または罰則の形でフィードバックを通じて情報的な決定を行うエージェントを装備する。 本稿では,基礎的な表型手法から高度な深層強化学習(DRL)技術まで,幅広いアルゴリズムを慎重に分析するRLの包括的調査を行う。 スケーラビリティやサンプル効率,適合性といった重要な基準に基づいて,これらのアルゴリズムを分類し,評価する。 各種設定において,各手法の強みと弱みを比較検討する。 さらに、RLアルゴリズムの選択と実装に関する実践的な洞察を提供し、収束、安定性、探索-探索ジレンマといった共通の課題に対処する。 本稿では,複雑で現実的な問題を解く上で,RLの潜在能力を最大限に活用することを目的とした研究者や実践者の包括的参照として機能する。

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