Abstrakt. Parti-game är en ny algoritm för att lära sig genomförbara banor för att mål regioner i högdimensionella kontinuerliga tillståndsrymder. I höga dimensioner är det viktigt att varken planering eller utforskning sker enhetligt över en statsrymd. Parti-game upprätthåller en beslutsträd partitionering av state-space och tillämpar tekniker från spelteori och beräkningsgeometri för att effektivt och adaptivt koncentrera hög upplösning endast på kritiska områden. Den aktuella versionen av algoritmen är utformad för att hitta genomförbara vägar eller banor för att målregioner i högdimensionella utrymmen. Framtida versioner kommer att utformas för att hitta en lösning som optimerar ett verkligt värderat kriterium. Många simulerade problem har testats, allt från tvådimensionella till niodimensionella tillståndsrymder, inklusive labyrinter, banplanering, icke-linjär dynamik och plana ormrobotar i begränsade utrymmen. I samtliga fall finns en bra lösning i mindre än tio prövningar och några minuter.
REF införde algoritmen Parti-Game, som använder ett beslutsträd för att dynamiskt dela upp ett kontinuerligt tillståndsutrymme baserat på behovet av ytterligare prospektering.
The Parti-game Algorithm for Variable Resolution Reinforcement Learning in Multidimensional State-spaces
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}