Abstract-Reinforcement learning (RL) är ett lovande paradigm för att lära sig optimal kontroll. Även om RL i allmänhet uppfattas som att arbeta utan förkunskaper om systemet, är sådan kunskap ofta tillgänglig och kan utnyttjas till stor fördel. I detta dokument överväger vi förkunskaper om kontrollpolitikens monotonitet med avseende på systemtillstånden, och vi inför ett tillvägagångssätt som utnyttjar denna typ av förkunskaper för att påskynda en toppmodern RL-algoritm som kallas online-swat-square policy iteration (LSPI). Monotoniska policyer är lämpliga för viktiga klasser av system som förekommer i kontrollapplikationer. LSPI är en dataeffektiv RL-algoritm som vi tidigare har utökat till online-inlärning, men som hittills inte gett ett sätt att använda förkunskaper om policyn. I en empirisk utvärdering lär sig LSPI online med förkunskaper mycket snabbare och mer tillförlitligt än den ursprungliga LSPI online.
Busoniu m.fl. REF använde förkunskaper för att påskynda RL-algoritmen som kallas för minimum-square policy iteration (LSPI).
Using prior knowledge to accelerate online least-squares policy iteration
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Automation, Quality and Testing, Robotics (AQTR)', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Automation, Quality and Testing, Robotics (AQTR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}