När övergångssannolikheterna och belöningarna för en Markovbeslutsprocess (MDP) är kända, kan en agent få den optimala policyn utan någon interaktion med miljön. Exakta övergångssannolikheter är dock svåra att specificera för experter. Ett alternativ som lämnas till en agent är en lång och potentiellt kostsam undersökning av miljön. I detta dokument föreslår vi ett annat alternativ: Med tanke på den inledande (eventuellt felaktiga) specifikationen av MDP, bestämmer agenten hur känslig den optimala politiken är för förändringar i övergångar och belöningar. Den inriktar sedan sin undersökning på de regioner i rymden som den optimala politiken är mest känslig för. Vi visar att den föreslagna prospekteringsstrategin fungerar bra på flera kontroll- och planeringsproblem.
Ett alternativt ickebayesianskt tillvägagångssätt är att få agenten att lära sig om de övergångar som den optimala politiken är mest känslig REF.
Active reinforcement learning
{'venue': "ICML '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}