تحلیل یادگیری تقویتی در فرایندهای مارکوف به صورت سیستمهای دیجیتال

فرایند تصمیمگیری مارکوف یاMDPیکی از مسائلی است که دارای کاربردهای وسیعی در زمینههای مختلف علمی، مهندسی،اقتصادی و مدیریت است. بسیاری از فرایندهای تصمیمگیری دارای خاصیت مارکوف میباشند و به صورت یک مسألهی تصمیمگیری مارکوف قابل بیان هستند. یادگیری تقویتی یکی از مسائلی است که برای حلMDPبه کار میرود، که به نوبهی خود از برنامهریزی پویا یاDPاستفاده میکند. در این مقاله معادلهی بازگشتی مورد استفاده در بحث یادگیری تقویتی وDPبرای حلMDP به صورت یک معادلهی دینامیکی یک سیستم دیجیتال یا گسسته-زمان بازنویسی شده است. به این ترتیب این امکان به وجود آمده است که بتوان با بهرهگیری از روشهای موجود در کنترل دیجیتال، به بررسی خواص معادلات به دست آمده پرداخت و تحلیل مناسبی از رفتار عاملیادگیرنده، تحت سیاستهای مختلف، به عمل آورد. به عنوان مثال، روش مذکور برای تحلیل یک مسألهی جدولی استفاده شده است. نتایج به دست آمده، نشان میدهند که یک سیاست بهینه در پارچوب کنترل دیجیتال، به صورت سیستم مرده نَوِشقابل توصیف است

کلیدواژه ها:

برنامهریزی پویا ، سیستمهای کنترل دیجیتال ، فرایندهای تصمیمگیری مارکوف ، کنترل تصادفی ، یادگیری تقویتی