Self-Adapting Network Relaxations for Weakly Coupled Markov Decision Processes
Notice bibliographique
Résumé
High-dimensional weakly coupled Markov decision processes (WDPs) arise in dynamic decision making and reinforcement learning, decomposing into smaller Markov decision processes (MDPs) when linking constraints are relaxed. The Lagrangian relaxation of WDPs (LAG) exploits this property to compute policies and (optimistic) bounds efficiently; however, dualizing linking constraints averages away combinatorial information. We introduce feasibility network relaxations (FNRs), a new class of linear programming relaxations that exactly represents the linking constraints. We develop a procedure to obtain the unique minimally sized relaxation, which we refer to as self-adapting FNR, as its size automatically adjusts to the structure of the linking constraints. Our analysis informs model selection: (i) the self-adapting FNR provides (weakly) stronger bounds than LAG, is polynomially sized when linking constraints admit a tractable network representation, and can even be smaller than LAG, and (ii) self-adapting FNR provides bounds and policies that match the approximate linear programming (ALP) approach but is substantially smaller in size than the ALP formulation and a recent alternative Lagrangian that is equivalent to ALP. We perform numerical experiments on constrained dynamic assortment and preemptive maintenance applications. Our results show that self-adapting FNR significantly improves upon LAG in terms of policy performance and/or bounds, while being an order of magnitude faster than an alternative Lagrangian and ALP, which are unsolvable in several instances. This paper was accepted by Baris Ata, stochastic models and simulation. Supplemental Material: The electronic companion and data files are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.01108 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».