Bayesian optimering har framgångsrikt tillämpats på en mängd olika förstärkande inlärningsproblem. Den traditionella metoden för att lära sig optimal politik i simulatorer utnyttjar dock inte möjligheten att förbättra lärandet genom att justera vissa miljövariabler: tillståndsegenskaper som inte är observerbara och slumpmässigt bestäms av miljön i en fysisk miljö men är kontrollerbara i en simulator. I detta dokument behandlas problemet med att finna en kraftfull politik, samtidigt som man tar hänsyn till effekterna av miljövariabler. Vi presenterar Alternating Optimization and Quadrature (ALOQ), som använder Bayesian optimering och Bayesian quadrature för att hantera sådana inställningar. ALOQ är robust mot förekomsten av betydande sällsynta händelser, som kanske inte kan observeras vid stickprov, men spelar en betydande roll för att fastställa den optimala politiken. Experimentella resultat över olika domäner visar att ALOQ kan lära sig mer effektivt och robust än befintliga metoder.
Deras metod tar dock inte specifikt hänsyn till effekterna av SRE och, som visas av REF, är olämpliga för sådana inställningar.
Alternating Optimisation and Quadrature for Robust Control
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}