Seeing the Forest Despite the Trees: Large Scale Spatial-Temporal\n Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
We introduce a challenging real-world planning problem where actions must be\ntaken at each location in a spatial area at each point in time. We use forestry\nplanning as the motivating application. In Large Scale Spatial-Temporal (LSST)\nplanning problems, the state and action spaces are defined as the\ncross-products of many local state and action spaces spread over a large\nspatial area such as a city or forest. These problems possess state\nuncertainty, have complex utility functions involving spatial constraints and\nwe generally must rely on simulations rather than an explicit transition model.\nWe define LSST problems as reinforcement learning problems and present a\nsolution using policy gradients. We compare two different policy formulations:\nan explicit policy that identifies each location in space and the action to\ntake there; and an abstract policy that defines the proportion of actions to\ntake across all locations in space. We show that the abstract policy is more\nrobust and achieves higher rewards with far fewer parameters than the\nelementary policy. This abstract policy is also a better fit to the properties\nthat practitioners in LSST problem domains require for such methods to be\nwidely useful.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».