Det har nyligen funnits ett fokus på att stärka lärandet om att ta itu med ständiga tillstånds- och åtgärdsproblem genom att optimera en parameteriserad politik. PI 2 är ett aktuellt exempel på detta tillvägagångssätt. Den kombinerar en härledning från de första principerna för stokastisk optimal kontroll med verktyg från statistisk skattningsteori. I detta dokument betraktar vi PI 2 som en medlem av den bredare familjen av metoder som delar begreppet sannolikhetsvägda medelvärden till iterativt uppdatera parametrar för att optimera en kostnadsfunktion. Vi jämför PI 2 med andra medlemmar i samma familj -Cross-Entropy Methods och CMAES - på konceptuell nivå och i termer av prestanda. Jämförelsen föreslår härledning av en ny algoritm som vi kallar PI 2 -CMA för "Path Integral Policy Improvement with Covariance Matrix Adaptation". PI 2 -CMA främsta fördelen är att det bestämmer omfattningen av prospekteringsbuller automatiskt.
Denna metod utökades av Stulp et al., som föreslog Path Integral Policy Förbättring med Covariance Matrix anpassning REF.
Path Integral Policy Improvement with Covariance Matrix Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}