Erster Beweis für effiziente Stichprobenkomplexität bei robusten CMDPs
In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird ein entscheidender Fortschritt im Bereich der robusten, konstrahierten Markov-Entscheidungsprozesse (RCMDPs) vorgestellt. Das Ziel dieser Forschung ist es, Agenten zu entwickeln, die nicht nur maximale kumulative Belohnungen erzielen, sondern gleichzeitig Sicherheitsgrenzen einhalten – und das auch dann, wenn die reale Umgebung von einem Simulationsmodell abweicht.
