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实体 Categorical Thompson Sampling with Optimism

Categorical Thompson Sampling with Optimism

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  1. TOOL · CL_308013 ·

    新的分布式MCTS算法改进了风险敏感规划

    研究人员开发了新的分布式蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法CATSO和PATSO，旨在处理条件在险价值（CVaR）等风险敏感目标。与使用标量均值估计的传统MCTS不同，这些新方法在Q边维护经验备份律，通过分类原子或自适应粒子来表示它们。实验表明，这些分布式方法在规划基准测试中改善了低尾收益并减少了灾难性结果。