具有一般状态和动作的有限时域MDP政策优化的概述
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了有限时域马尔可夫决策过程(MDP)中政策优化的非凸性问题,开发了一种新的框架以确保政策优化的Kurdyka-Lojasiewicz (KL)条件。通过利用KL条件,政策梯度方法能够在非 asymptotic速率下收敛至全局最优政策,并在多个控制和运营模型中得到了应用,提供了多期库存系统和随机现金平衡问题的首次样本复杂性结果。
该研究首次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。研究证明策略梯度迭代以O(log(T))速率收敛到最优策略,并提供了后悔度保证。主要贡献在于证明算法的收敛性和性能保证,并通过模拟验证了其性能。