論文の概要: Learning Policy from a Single Trajectory in Average-Reward Markov Decision Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.16729v1
• Date: Mon, 15 Jun 2026 13:53:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-16 16:21:34.588673
• Title: Learning Policy from a Single Trajectory in Average-Reward Markov Decision Process
• Title（参考訳）: 平均逆マルコフ決定過程における単一軌道からの学習方針
• Abstract要約: 弱通信型MDPにおける単一軌道のダイナミクスについて検討する。 問題依存量に関する事前知識を必要としない最初のモデルフリー手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.74725576150941
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While there is an extensive body of work characterizing the sample complexity of discounted cumulative-reward MDPs, finite sample analyses for average-reward MDPs have been limited, and most existing works rely on restrictive assumptions such as ergodicity or access to a generative model. In this work, we establish the first finite sample complexity guarantees from a single trajectory for weakly communicating average-reward MDPs. To this end, we study the dynamics of a single trajectory in weakly communicating MDPs and based on this analysis, we develop novel model-free methods. Notably, our value-based and policy-based methods provide finite sample complexity guarantees of $\widetilde{O}(1/\varepsilon^2)$ and $\widetilde{O}(1/\varepsilon^4)$ from a single trajectory in weakly communicating MDPs, respectively. Furthermore, we introduce the first model-free method that requires no prior knowledge of problem-dependent quantities for communicating MDPs.
• Abstract（参考訳）: 縮小累積再帰型MDPのサンプル複雑性を特徴づける広範な研究は存在するが、平均再帰型MDPの有限サンプル分析は限定的であり、既存の研究の多くはエルゴード性や生成モデルへのアクセスといった制限的な仮定に依存している。 本研究では, 1 つの軌道から, 平均回帰 MDP を弱通信する最初の有限標本複雑性を保証する。 そこで本研究では,MDPの弱い通信における単一軌道のダイナミクスを考察し,その解析に基づいて,新しいモデルフリー手法を提案する。 特に、我々の値ベース法とポリシーベース法は、弱通信MDPの単一軌道から、それぞれ$\widetilde{O}(1/\varepsilon^2)$と$\widetilde{O}(1/\varepsilon^4)$の有限サンプル複雑性を保証する。 さらに,MDPの通信に問題依存量に関する事前知識を必要としない最初のモデルフリー手法を提案する。

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