Sökandet efter tolkningsbar förstärkning av utbildningspolitiken är av stort akademiskt och industriellt intresse. Särskilt för industriella system, domänexperter är mer benägna att distribuera autonomt inlärda styrenheter om de är förståeliga och bekväma att utvärdera. Grundläggande algebraiska ekvationer är tänkta att uppfylla dessa krav, så länge de är begränsade till en tillräcklig komplexitet. Här introducerar vi den genetiska programmeringen för att förstärka lärande (GPRL) metod baserad på modellbaserade batch förstärkning lärande och genetisk programmering, som autonomt lär sig politiska ekvationer från befintliga standard state-action bana prover. GPRL jämförs med en rak framåt metod som använder genetisk programmering för symbolisk regression, vilket ger politik imitera en befintlig väl presterande, men icke-tolkbar politik. Experiment på tre förstärkande inlärningsriktmärken, d.v.s., mountain car, cart-pole balance, och industririktmärke, visar överlägsenheten i vår GPRL-strategi jämfört med den symboliska regressionsmetoden. GPRL är kapabel att producera väl fungerande tolkningsbar förstärkning lärande politik från befintliga standardbana data.
Till exempel, Genetisk programmering för förstärkning Lärande REF använda en genetisk algoritm för att lära sig en politik som i sig kan förklaras.
Interpretable Policies for Reinforcement Learning by Genetic Programming
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}