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无限时间平均回报马尔可夫决策过程的方差减少政策梯度方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了有限时间全局收敛分析方法，针对无限时间平均奖励马尔可夫决策过程中的策略梯度方法。研究表明，策略梯度迭代以O(log(T))的速率收敛到最优策略，并获得了O(log(T))的后悔度保证。研究还重新审视和改进了折扣奖励马尔可夫决策过程的性能界限，并通过模拟评估了平均奖励策略梯度算法的性能。
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关键要点
- 该研究首次提出有限时间全局收敛分析方法，针对无限时间平均奖励马尔可夫决策过程中的策略梯度方法。
- 研究关注有限状态和动作空间的遍历型表格型马尔可夫决策过程。
- 策略梯度迭代以O(log(T))的速率收敛到最优策略，并获得O(log(T))的后悔度保证。
- 研究证明了策略梯度算法对于平均奖励马尔可夫决策过程的收敛性，并得到了有限时间的性能保证。
- 与现有的折扣奖励性能界限不同，新的性能界限依赖于捕捉底层马尔可夫决策过程复杂性的常数。
- 研究重新审视和改进了折扣奖励马尔可夫决策过程的性能界限，并通过模拟评估了平均奖励策略梯度算法的性能。
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