Abstract-Reinforcement lärande (RL) algoritmer har länge varit lovande metoder för att göra det möjligt för en autonom robot att förbättra sitt beteende på sekventiella beslutsfattande uppgifter. Den uppenbara lockelsen är att roboten ska kunna förbättra sitt eget beteende utan behov av detaljerad steg-för-steg programmering. Men för att RL ska nå sin fulla potential måste algoritmerna vara proveffektiva: de måste lära sig kompetent beteende från mycket få verkliga prövningar. Ur detta perspektiv är modellbaserade metoder, som använder erfarenhetsdata mer effektivt än modellfria metoder, tilltalande. Men de kräver ofta omfattande utforskning för att lära sig en exakt modell av domänen. I detta dokument presenterar vi en algoritm, Förstärkning Lärande med beslut träd (RL-DT), som använder beslut träd för att lära sig modellen genom att generalisera den relativa effekten av åtgärder över stater. Agenten utforskar miljön tills den tror att den har en rimlig policy. Kombinationen av inlärningsstrategin och den riktade prospekteringspolitiken gör det möjligt att snabbt lära sig modellen. Vi jämför RL-DT mot standard modellfria och modellbaserade inlärningsmetoder, och demonstrerar dess effektivitet på en Aldebaran Nao humanoid robot poängsättning mål i ett straffspark scenario.
Till skillnad från Ref, ett tillvägagångssätt som använder beslutsträd som en del av den politiska representationen, använder vi ett enda beslutsträd för att representera hela politiken.
Generalized model learning for Reinforcement Learning on a humanoid robot
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}