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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 830 - 839 (10page)
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As a popular mathematical framework for modeling decision making, Markov decision process (MDP) has been widely used to solve problem in many engineering fields. MDP consists of a set of discrete states, a finite set of actions, and rewards received after reaching a new state by taking action from the previous state. The objective of MDP is to find an optimal policy, that is, to find the best action to be taken in each state to maximize the expected discounted reward of policy (EDR). In practice, MDP is typically unknown, so simulation-based policy improvement (SBPI), which improves a given base policy sequentially by selecting the best action in each state depending on rewards observed via simulation, can be a practical way to find the optimal policy. However, the efficiency of SBPI is still a concern since many simulation samples are required to precisely estimate EDR for each action in each state. In this paper, we propose a method to select the best action accurately in each state using a small number of simulation samples, thereby improving the efficiency of SBPI. The proposed method accumulates the simulation samples observed in the previous states, so it is possible to precisely estimate EDR even with a small number of samples in the current state. The results of comparative experiments on the existing method demonstrate that the proposed method can improve the efficiency of SBPI.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 문제 정의
3. 제안한 방법
4. 실험
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
A. Munir and A.G. Ross, “An MDP-based Application Oriented Optimal Policy for Wireless Sensor Networks,” Proceeding of the 7th IEEE/ACM International Conference on Hardware/Software Codesign and System Synthesis, pp. 183-192, 2009.
A. Oner, M.S. Albayrak, F. Guner, and I.M. Atakli, “An Activity Recognition Application Based on Markov Decision Process Through Fish Eye Camera,” Proceeding of 2019 IEEE Second International Conference on Artificial Intelligence and Knowledge Engineering, pp. 251-258, 2019.
Y. Wang, Z. Hu, and Y. Wang, “The Application of Markov Decision Process with Penalty Function in Restaurant Delivery Robot,” Proceeding of American Institute of Physics Conference, pp. 1-4, 2017.
M.B. Terefe, H. Lee, N. Heo, G.C. Fox, and S. Oh, “Energy-efficient Multisite Offloading Policy Using Markov Decision Process for Mobile Cloud Computing,” Pervasive and Mobile Computing, Vol. 27, pp. 75-89, 2016.
W. Song, K.H. Cho, and K.E. Um, “Multiple Behavior s Learning and Prediction in Unknown Environment,” J ournal of Korea Multimedia Society, Vol. 13, No. 12, pp. 1820-1831, 2010.
A. Oner, M.S. Albayrak, F. Guner, and I.M. Atakli, “An Activity Recognition Application Based on Markov Decision Process Through Fish Eye Camera,” Proceeding of 2019 IEEE Second International Conference on Artificial Intelligence and Knowledge Engineering, pp. 251-258, 2019.
Y. Wang, Z. Hu, and Y. Wang, “The Application of Markov Decision Process with Penalty Function in Restaurant Delivery Robot,” Proceeding of American Institute of Physics Conference, pp. 1-4, 2017.
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