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约束强化学习的平均奖励目标：基于模型和无模型算法
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
该研究探讨了模型不确定性对马尔科夫决策过程的影响，提出了多种无模型强化学习算法，以提高平均回报的估计和置信区间构建。研究包括针对无限时间持续的MDP问题的两种新算法，以及在满足成本约束下最大化累积奖励的策略优化方法，展示了在多种环境中的优越性能。
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关键要点
- 该研究探讨了模型不确定性对马尔科夫决策过程的影响。
- 提出了多种无模型强化学习算法，以提高平均回报的估计和置信区间构建。
- 研究包括针对无限时间持续的MDP问题的两种新算法，第一种算法在弱相互通信的MDPs中简化为折扣回报问题，遗憾为O(T^(2/3))。
- 第二种算法利用对抗多臂老虎机自适应算法的进展，将遗憾改进至O(sqrt(T))，但需满足更强的遍历条件。
- 研究还提出了一种基于模型的强化学习算法，旨在满足成本平均值约束条件下最大化累积奖励。
- 提出了一种新的策略优化算法——平均约束策略优化（ACPO）算法，展示了在各种MuJoCo环境中的优越性能。
- 研究了奖励自由强化学习与受限制强化学习之间的联系，并提出了一种元算法来直接求解受限制的强化学习问题。
- 提出了一种新的强化学习算法，解决现实世界中的约束条件问题，确保代理在训练过程中满足这些约束。
❓
延伸问答
模型不确定性如何影响马尔科夫决策过程？
模型不确定性会影响马尔科夫决策过程的决策质量和回报估计，导致算法性能下降。
有哪些无模型强化学习算法被提出？
研究提出了基于参考优势分解的在线无模型强化学习算法和适用于模拟器环境的无模型强化学习算法。
平均约束策略优化（ACPO）算法的主要特点是什么？
ACPO算法通过对平均MDP的灵敏度理论进行开发，提供理论保证，并在MuJoCo环境中表现优越。
如何在满足成本约束的情况下最大化累积奖励？
通过设计基于模型的强化学习算法，确保每个成本值的平均值被绑定在特定的上界之内，从而最大化累积奖励。
研究中提出的两种新算法的遗憾改进情况如何？
第一种算法的遗憾为O(T^(2/3))，第二种算法的遗憾改进至O(sqrt(T))，但需满足更强的遍历条件。
奖励自由强化学习与受限制强化学习之间有什么联系？
研究探讨了两者之间的联系，并提出了一种元算法来直接求解受限制的强化学习问题。
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