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Near-Optimal Regret with Cumulative Bandit Feedback in Linear MDPs

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内容提要

本文探讨了在线强化学习在马尔可夫决策过程中的应用，提出了多种算法以提高后悔性能，包括基于线性优化的算法和利用人类反馈的强化学习方法。这些算法在不同环境下实现了高效的样本利用和计算复杂度优化，改进了现有的最佳结果，并为动态遗憾分析提供了理论支持。

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在线强化学习在马尔可夫决策过程中使用对抗性损失和强盗反馈，提出了两个算法以改善后悔性能。
开发了多种算法用于无限时间平均奖励设置和线性函数逼近，优化了计算效率并改进了现有最佳结果。
提出了第一个计算高效、无横向界限的算法，采用加权最小二乘法用于未知状态转移动态的估算。
探讨了如何用线性优化的方法解决对抗环境下的马尔科夫决策过程问题，提出了不需要访问转移模拟器的新技术。
介绍了一种利用人类反馈的强化学习算法，实现了高样本效率和多项式计算复杂度。
提出了两种最优算法：LSVI-UCB-Restart 和 Ada-LSVI-UCB-Restart，为非平稳 MDP 和线性 MDP 提供了动态遗憾分析的理论支持。
研究了在损失函数任意情况下的线性近似 Q 函数，提出了两种算法以改进损失最小值表现。
介绍了一种基于加权线性回归方案的计算有效算法，适应性强，能够细致探讨研究领域。
发展了一种新的方法，使用标准无偏估计量获取高概率遗憾边界。
考虑了联合强化学习在表格式情节 MDP 中的应用，提出了两种联合 Q 学习算法，证明了线性加速和对数通信成本的实现。

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在线强化学习在马尔可夫决策过程中主要应用于对抗性损失和强盗反馈，提出了多种算法以改善后悔性能。

提出了LSVI-UCB-Restart和Ada-LSVI-UCB-Restart等算法，以提高非平稳和线性MDP的后悔性能。

通过开发基于线性优化的算法和加权最小二乘法，优化了计算效率并改进了现有最佳结果。

利用人类反馈的强化学习算法通过随机化设计实现高样本效率和多项式计算复杂度。

联合强化学习通过多个代理协同探索环境，能够实现线性加速的总后悔值和对数通信成本。

在无模拟器情况下，提出的算法可以实现$ ilde { ext{O}}(K^{8/9})$的表现，改进了之前的结果。

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