Försök-och-terrorbaserad förstärkning lärande (RL) har sett snabba framsteg på senare tid, särskilt med tillkomsten av djupa neurala nätverk. De flesta autonoma RL-algoritmer bygger dock antingen på konstruerade funktioner eller ett stort antal interaktioner med miljön. Ett så stort antal interaktioner kan vara opraktiska i många tillämpningar i verkligheten. Robotar utsätts till exempel för slitage, och därför kan miljontals interaktioner förändra eller skada systemet. Dessutom har praktiska system begränsningar i form av maximalt vridmoment som kan appliceras på ett säkert sätt. För att minska antalet systeminteraktioner samtidigt som vi naturligt hanterar begränsningar föreslår vi ett modellbaserat RL-ramverk baserat på modellprediktiv styrning (MPC). I synnerhet föreslår vi att lära sig en probabilistisk övergångsmodell med hjälp av Gaussian Processes (GPS) för att införliva modellosäkerheter i långsiktiga förutsägelser, vilket minskar effekten av modellfel. Vi använder sedan MPC för att hitta en kontrollsekvens som minimerar den förväntade långsiktiga kostnaden. Vi ger teoretiska garantier för den första ordningens optimalitet i GP-baserade övergångsmodeller med deterministisk ungefärlig slutledning för långsiktig planering. Den föreslagna ramen visar på en överlägsen dataeffektivitet och inlärningstakt jämfört med den nuvarande tekniska utvecklingen. * Även med PROWLER.io arXiv:1706.06491v1 [cs.SY]
Kamthe m.fl. REF föreslog att man skulle använda MPC för att öka dataeffektiviteten hos förstärkningsalgoritmer genom att utbilda probabilistiska övergångsmodeller för planering.
Data-Efficient Reinforcement Learning with Probabilistic Model Predictive Control
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}