Nya beslut-teoriska planeringsalgoritmer kan hitta optimala lösningar i stora problem, med hjälp av Factored Markov Decision Processes (fmdps). Dessa algoritmer behöver dock en perfekt kunskap om problemets struktur. I detta dokument föreslår vi sdyna, en allmän ram för att ta itu med stora, förstärkande inlärningsproblem genom försök och terror och utan att först ha kunskap om deras struktur. sdyna integrerar inkrementella planeringsalgoritmer baserade på fmdps med övervakade inlärningstekniker som bygger upp strukturerade representationer av problemet. Vi beskriver spotti, en omedelbarion av sdyna, som använder inkrementell beslut trädinduktion för att lära sig strukturen av ett problem kombinerat med en inkrementell version av den strukturerade Value Iteration algoritm. Vi visar att spotti kan bygga en faktoriserad representation av en förstärkning lärande problem och kan förbättra politiken snabbare än tabular förstärkning lärande algoritmer genom att utnyttja generalisering egenskap beslut träd induktion algoritmer.
Degris m.fl. REF använder beslutsträd för att lära sig en modell av MDP.
Learning the structure of Factored Markov Decision Processes in reinforcement learning problems
{'venue': "ICML '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}