Modellbasiertes Reinforcement Learning

Model-basiertes Reinforcement Learning ist eine Methode, die Modelllernen und Reinforcement Learning kombiniert, indem sie ein dynamisches Modell der Umgebung erstellt, um zukünftige Zustände und Belohnungen vorherzusagen. Dadurch wird der Entscheidungsprozess optimiert. Das Ziel dieser Methode ist es, die Lern-effizienz und die Generalisierungsfähigkeiten zu verbessern sowie die Abhängigkeit von großen Mengen an Beispiel-Daten zu reduzieren. Dieser Ansatz hat erheblichen Anwendungswert in Bereichen wie Robotiksteuerung, autonome Fahrt und der Verwaltung komplexer Systeme.