Least squares policy iteration with instrumental variables vs. direct policy search: comparison against optimal benchmarks using energy storage
Notice bibliographique
Résumé
This article studies least-squares approximate policy iteration (API) methods with parametrized value-function approximation. We study several variations of the policy evaluation phase, namely, Bellman error minimization, Bellman error minimization with instrumental variables, projected Bellman error minimization, and projected Bellman error minimization with instrumental variables. For a general discrete-time stochastic control problem, Bellman error minimization policy evaluation using instrumental variables is equivalent to both variants of the projected Bellman error minimization. An alternative to these API methods is direct policy search based on knowledge gradient. The practical performance of these three approximate dynamic programming methods, (i) least squares API with Bellman error minimization, (ii) least squares API with Bellman error minimization with instrumental variables, and (iii) direct policy search, are investigated in the context of an application in energy storage operations management. We create a library of test problems using real-world data and apply value iteration to find their optimal policies. These optimal benchmarks are then used to compare the developed approximate dynamic programming policies. Our analysis indicates that least-squares API with instrumental variables Bellman error minimization prominently outperforms least-squares API with Bellman error minimization. However, these approaches underperform our direct policy search implementation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».