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Linear Fitted-Q Iteration with Multiple Reward Functions

机译:具有多个奖励函数的线性Fitd-Q迭代

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摘要

We present a general and detailed development of an algorithm for finite-horizon fitted-Q iteration with an arbitrary number of reward signals and linear value function approximation using an arbitrary number of state features (Lizotte, Murphy, and Bowling 2012). This includes a detailed treatment of the 3-reward function case using triangulation primitives from computational geometry and a method for identifying globally dominated actions. We also present an example of how our methods can be used to construct a real-world decision aid by considering symptom reduction, weight gain, and quality of life in sequential treatments for schizophrenia. Finally, we discuss future directions in which to take this work that will further enable our methods to make a positive impact on the field of evidence-based clinical decision support.
机译:我们介绍了一种有限水平拟合Q迭代算法的一般和详细开发,该算法具有任意数量的奖励信号和使用任意数量的状态特征的线性值函数逼近(Lizotte,Murphy和Bowling 2012)。这包括使用来自计算几何的三角剖分图元对3奖赏函数情况的详细处理,以及用于识别全局支配动作的方法。我们还提供了一个示例,说明如何在精神分裂症的序贯治疗中考虑症状减轻,体重增加和生活质量,从而将我们的方法用于构建现实世界的决策辅助工具。最后,我们讨论了开展这项工作的未来方向,这些方向将进一步使我们的方法对基于证据的临床决策支持领域产生积极影响。

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