Asymptotic Optimality of Finite Approximations to Markov Decision\n Processes with Borel Spaces
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Calculating optimal policies is known to be computationally difficult for\nMarkov decision processes (MDPs) with Borel state and action spaces. This paper\nstudies finite-state approximations of discrete time Markov decision processes\nwith Borel state and action spaces, for both discounted and average costs\ncriteria. The stationary policies thus obtained are shown to approximate the\noptimal stationary policy with arbitrary precision under quite general\nconditions for discounted cost and more restrictive conditions for average\ncost. For compact-state MDPs, we obtain explicit rate of convergence bounds\nquantifying how the approximation improves as the size of the approximating\nfinite state space increases. Using information theoretic arguments, the order\noptimality of the obtained convergence rates is established for a large class\nof problems. We also show that, as a pre-processing step the action space can\nalso be finitely approximated with sufficiently large number points; thereby,\nwell known algorithms, such as value or policy iteration, Q-learning, etc., can\nbe used to calculate near optimal policies.\n
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle