Oct, 2023
可扩展的语义非马尔科夫模拟代理用于强化学习
Scalable Semantic Non-Markovian Simulation Proxy for Reinforcement Learning
Kaustuv Mukherji, Devendra Parkar, Lahari Pokala, Dyuman Aditya, Paulo Shakarian...
TL;DR最近的强化学习（RL）研究在各种应用中显示出很大的潜力，然而，可伸缩性、可解释性和马尔可夫假设等问题限制了其在某些领域的适用性。本文提出了一种基于时间扩展的注释逻辑的语义代理模拟器，与两个高保真度模拟器相比，我们展示了高达三个数量级的加速，同时保持学习策略的质量，并展示了对非马尔可夫动态和即时动作的建模和利用能力，同时提供可解释的轨迹来描述代理动作的结果。