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MDP 几何、归一化和无价值解算器
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了有限状态-动作折扣马尔可夫决策过程的价值函数多面体结构和一种新的算法Geometric Policy Iteration (GPI)。GPI使用单个状态的策略更新，以更快的价值改进，同时允许状态值的异步更新。证明了GPI的复杂度达到了策略迭代的最佳已知界限，并展示了GPI在各种大小的MDPs上的优越性。
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关键要点
- 探究有限状态-动作折扣马尔可夫决策过程的价值函数多面体结构。
- 使用超平面排列表征多面体的边界。
- 提出新的算法Geometric Policy Iteration (GPI)来解决折扣MDPs。
- GPI使用单个状态的策略更新，以更快的价值改进。
- GPI允许状态值的异步更新，提升计算效率。
- 证明GPI的复杂度达到了策略迭代的最佳已知界限。
- 展示GPI在各种大小的MDPs上的优越性。
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