モデルベースの強化学習

モデルベースの強化学習は、環境の動的モデルを構築して将来の状態と報酬を予測することで、意思決定プロセスを最適化する方法です。この手法は、モデル学習と強化学習を組み合わせており、大量のサンプルデータへの依存を減らし、学習効率と汎化能力を向上させることが目的です。ロボット制御、自動運転、複雑なシステム管理などの分野で、このアプローチは重要な応用価値を持っています。