Vi introducerar en modellfri algoritm för lärande i Markov beslutsprocesser med parameteriserade åtgärder-diskrete åtgärder med kontinuerliga parametrar. Vid varje steg agenten måste välja både vilken åtgärd att använda och vilka parametrar att använda med den åtgärden. Vi introducerar Q-PAMDP algoritm för lärande inom dessa områden, visar att det konvergerar till en lokal optimal, och jämföra det till direkt politisk sökning i målsättning och plattform domäner.
Warwick m.fl. REF införde en förstärkande inlärningsalgoritm för Markovs beslutsprocesser med parameteriserade åtgärder.
Reinforcement Learning with Parameterized Actions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}