Neuer Algorithmus GPOMDP optimiert POMDP-Strategien direkt

In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird ein innovativer Ansatz zur direkten Optimierung von Politikleistungen in kontrollierten POMDPs vorgestellt. Der Autor präsentiert GPOMDP, einen REINFORCE‑ähnlichen Algorithmus, der die Ableitung des durchschnittlichen Rewards in Bezug auf die Parameter einer stochastischen Politik approximiert. GPOMDP besticht durch seine Einfachheit: Es benötigt lediglich einen einzigen Pfad des zugrunde liegenden Markov‑Ketten, einen einzigen freien Parameter β∈[0,1), der ein intuitives Bias‑Variance‑Trade‑off‑Konzept liefert, und erfordert keinerlei Kenntnis des internen Zustandsraums. Die Arbeit liefert einen Beweis für die Konvergenz des Algorithmus und demonstriert, wie die geschätzten Gradienten in einem konjugierten Gradientenverfahren eingesetzt werden können, um lokale Optima des durchschnittlichen Rewards zu finden. Diese Ergebnisse markieren einen bedeutenden Fortschritt in der praktischen Anwendung von Gradienten‑basierten Lernmethoden in POMDP‑Umgebungen.