Med hjälp av Sampled Fictious Play (SFP) koncept utvecklar vi SFPL: Sampled Fictious Play Learning -en inlärningsalgoritm för att lösa diskonterade homogena Markov Decision Problem där övergångssannolikheterna är okända och behöver läras genom simulering eller direkt observation av systemet i realtid. Därför uppdaterar SFPL samtidigt uppskattningarna av de okända övergångssannolikheterna och uppskattningarna av optimalt värde och optimal verkan i det observerade tillståndet. I SFP:s anda väljs åtgärden efter varje övergång genom provtagning från den empiriska fördelningen av tidigare uppskattningar av optimal åtgärd för nuvarande tillstånd. Den resulterande algoritmen är bevisligen konvergerande. Vi jämför dess prestanda med andra inlärningsmetoder, inklusive SARSA och Q-learning.
Vi ger ytterligare diskussion om detta i bilaga B. REF utvecklar en inlärningsalgoritm för att lösa en diskonterad homogen MDP med okända övergångssannolikheter.
A sampled fictitious play based learning algorithm for infinite horizon Markov Decision Processes
{'venue': 'Proceedings of the 2011 Winter Simulation Conference (WSC)', 'journal': 'Proceedings of the 2011 Winter Simulation Conference (WSC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}