Los algoritmos BoBW para MDPs con colas pesadas

En el ámbito de la inteligencia artificial y la toma de decisiones, los episodic Markov Decision Processes with heavy-tailed feedback (HTMDPs) son un tema de interés creciente. Sin embargo, los enfoques existentes para abordar los HTMDPs suelen ser conservadores en entornos estocásticos y carecen de adaptabilidad en entornos adversariales.

En este contexto, se han desarrollado algoritmos como HT-FTRL-OM y HT-FTRL-UOB, que buscan lograr garantías de Best-of-Both-Worlds (BoBW): es decir, minimizar la pérdida independiente de la instancia en entornos adversariales y logaritmo en entornos autocontenidos (incluido el caso estocástico).

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Los algoritmos BoBW se basan en el marco de Follow-The-Regularized-Leader (FTRL) sobre medidas de ocupación con estimadores de pérdida de salto novedosos, lo que permite lograr límites de arrepentimiento en entornos adversariales y estocásticos. Además, se ha desarrollado un algoritmo llamado HT-FTRL-UOB que aborda de manera más efectiva la configuración de transición desconocida.

Este algoritmo utiliza un estimador de pérdida de salto pesimista y logra reducir significativamente la pérdida en entornos adversariales y estocásticos. En Q2BSTUDIO, trabajamos constantemente para implementar tecnologías innovadoras como la inteligencia artificial para empresas, agentes de IA y Power BI, con el objetivo de ofrecer soluciones efectivas y personalizadas a nuestros clientes.

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