Offline reinforcement learning (RL) Algorithms are often designed with environments such as MuJoCo in mind, in which the planning horizon is extremely long and no noise exists. We compare model-free, model-based, as well as hybrid offline RL approaches on various industrial benchmark (IB) datasets to test the algorithms in settings closer to real world problems, including complex noise and partially observable states. We find that on the IB, hybrid approaches face severe difficulties and that simpler algorithms, such as rollout based algorithms or model-free algorithms with simpler regularizers perform best on the datasets.


翻译:离线强化学习(RL) 算法通常设计环境,如MuJoCo认为规划视野极长,没有噪音。我们对各种工业基准(IB)数据集的无模型、基于模型和混合离线RL方法进行比较,以测试更接近现实世界问题的环境下的算法,包括复杂的噪音和部分可观测状态。我们发现在IB上,混合方法面临严重困难,更简单的算法,如推出基于算法的算法或无模型算法,加上较简单的正规化者,在数据集上表现最佳。

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强化学习(RL)是机器学习的一个领域,与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外,强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于,不需要呈现带标签的输入/输出对,也不需要显式纠正次优动作。相反,重点是在探索(未知领域)和利用(当前知识)之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程(MDP)的形式陈述,因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于,后者不假设MDP的确切数学模型,并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

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