Sammanfattning Bekymrad med multi-objektive förstärkning lärande (MORL), presenterar detta dokument MOMCTS, en utvidgning av Monte-Carlo Tree Search till multi-objektive sekventiellt beslutsfattande, inbädda två beslutsregler respektive baserat på hypervolymindikatorn och Pareto dominans belöning. MOMCTS tillvägagångssätt jämförs för det första med MORL state of the art om två artificiella problem, två-objektive Deep Sea Treasure problem och tre-objektive Resurs insamling problem. Skalbarheten hos MOMCTS undersöks också i samband med NP-hard rutnät schemaläggning problem, visar att MOMCTS prestanda matchar (icke-RL-baserade) state of the art om än med en högre beräkningskostnad.
Slutligen föreslog REF en Monte-Carlo Tree Search algoritm som kan lära sig lösningar som ligger i konkava regionen av gränsen.
Hypervolume indicator and dominance reward based multi-objective Monte-Carlo Tree Search
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}