論文の概要: Scalar-Stepsize Nonuniform Monte Carlo Optimistic Policy Iteration: A Certified Counterexample
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.15978v1
- Date: Sun, 14 Jun 2026 19:04:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-16 18:36:04.982677
- Title: Scalar-Stepsize Nonuniform Monte Carlo Optimistic Policy Iteration: A Certified Counterexample
- Title(参考訳): Scalar-Stepsize Nonuniform Monte Carlo Optimistic Policy Iteration: Certified Counterexle
- Abstract要約: ツィシクリスは、一様更新構造の下でモンテカルロの楽観的な政策反復の収束を証明した。
非均一な更新頻度は繊細な障害である。
- 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: Tsitsiklis proved convergence of Monte Carlo optimistic policy iteration under a uniform update structure and identified nonuniform update frequencies as a delicate obstruction. We give a certified negative answer for the natural scalar-stepsize, unnormalized asynchronous state-value recursion with fixed nonuniform state-selection probabilities. In a three-state, two-action discounted MDP, the nonuniform update frequencies induce a diagonally scaled greedy-policy mean field with a certified nonconstant attracting hybrid periodic orbit. With a bounded unbiased geometric-horizon estimator and Robbins--Monro stepsizes, the original stochastic recursion remains trapped near the cycle with positive probability and therefore fails to converge. The example pinpoints a geometric obstruction: uniform sampling gives radial residual contraction, whereas scalar nonuniform sampling anisotropically distorts the residual dynamics and can generate switched attracting cycles.
- Abstract(参考訳): ツィシクリスはモンテカルロの楽観的な政策反復を均一な更新構造の下で収束させ、不均一な更新頻度を微妙な障害として同定した。
我々は、固定された非一様状態選択確率を持つ自然なスカラーステップサイズ、非正規化非同期状態値再帰に対して、証明された負の答えを与える。
3状態の2動作割引MDPでは、非一様更新周波数は、ハイブリッド周期軌道を誘引する証明された非定常性を持つ対角スケールのグリーディ・ポリチ平均場を誘導する。
有界な幾何学的水平推定器とロビンズ-モンロが段数化すると、元の確率的再帰は正の確率でサイクルの近傍に留まり、従って収束しない。
均一サンプリングはラジアル残留収縮を与えるが、スカラー非一様サンプリングは残留力学を異方的に歪め、切り換えられた誘引サイクルを発生させる。
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