Abstract-Real-world kontroll problem är ofta modelleras som Markov Decision Processes (MDP) med diskreta åtgärdsutrymmen för att underlätta användningen av de många förstärkning lärande algoritmer som finns för att hitta lösningar för sådana MDPs. För många av dessa problem kan en underliggande kontinuerlig åtgärd utrymme antas. Vi undersöker prestandan hos Cacla algoritmen, som använder en kontinuerlig aktör, på två sådana MDP: mountain car och vagnstolpen. Vi visar att Cacla har tydliga fördelar jämfört med diskreta algoritmer som Q-Iarning och Sarsa, även om dess kontinuerliga åtgärder avrundas till åtgärder i samma ändliga åtgärd utrymme som kan innehålla bara ett litet antal åtgärder. I synnerhet visar vi att Cacla behåller mycket bättre prestanda när åtgärdsutrymmet ändras genom att ta bort vissa åtgärder efter en tid av lärande.
För att hantera diskreta åtgärder som kan ha en underliggande kontinuerlig representation använde REF policygradienter med kontinuerliga åtgärder och valde den närmaste diskreta åtgärden.
Using continuous action spaces to solve discrete problems
{'venue': '2009 International Joint Conference on Neural Networks', 'journal': '2009 International Joint Conference on Neural Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}