I denna tekniska anmärkning studeras Markovs beslutsprocesser under parameterosäkerhet. Vi anpassar den distributionsmässigt robusta optimeringsramen, antar att de osäkra parametrarna är slumpmässiga variabler efter en okänd distribution, och söker den strategi som maximerar den förväntade prestandan under den mest kontradiktoriska distributionen. I synnerhet generaliserar vi en tidigare studie [1] som fokuserar på distributionsset med mycket speciell struktur till en betydligt mer generisk klass av distributionsset, och visar att den optimala strategin kan uppnås effektivt under milda tekniska förhållanden. Detta utvidgar avsevärt tillämpligheten av distributions robusta MDP genom att införa probabilistisk information om osäkerhet på ett mer flexibelt sätt. Index Terms-Distributional robusthet, Markov beslutsprocesser, parameter osäkerhet.
Dessa referensdokument där den optimala strategin maximerar den förväntade belöningen under den mest kontradiktoriska fördelningen över osäkerheten.
Distributionally Robust Counterpart in Markov Decision Processes
{'venue': 'IEEE Transactions on Automatic Control', 'journal': 'IEEE Transactions on Automatic Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}