Vi introducerar Optimal Sample Selection (OSS) meta-algoritm för att lösa problem med diskret-tid Optimal Control. Denna meta-algoritm kartlägger problemet med att hitta en nästan optimal sluten linje för att identifiera en liten uppsättning av enstegssystem övergångar, vilket leder till hög kvalitet politik när den används som input av en batch-mode Förstärkning Learning (RL) algoritm. Vi beskriver ett särskilt exempel på denna OSS metaalgoritm som använder trädbaserad Monterad Q-Iteration som en batch-mode RL algoritm och Cross Entropy sökning som en metod för att navigera effektivt i utrymmet för provuppsättningar. Resultaten visar att just detta fall av OSS-algoritmer kan identifiera snabbt små provuppsättningar som leder till policyer av hög kvalitet.
I REF fokuserar författarna på att identifiera ett litet urval av övergångar som kan leda till en bra policy när de kombineras med en BMRL-algoritm utan att anta några begränsningar av antalet prover som kan genereras.
Optimal sample selection for batch-mode reinforcement learning
{'venue': 'ICAART', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}