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World File Search System动作空间
从算法和基于RL的算法到LLM驱动的剂从算法和基于RL的算法到LLM驱动的剂
退出节点：逃避者可以从出口节点逃脱有限时间：play limited STEPS捕获：一个追随者和逃避者在同一时间左右达到相同的节点零和不完美的信息不完美的信息广泛形式的伸缩性可伸缩性挑战：动作空间呈上型，随着地图的大小，时间上的尺寸，
量子电路设计：强化学习挑战
为了提供平衡的动作空间，我们定义了 4 维连接动作 ⟨ 𝑜,𝑞,𝑐, Φ ⟩ = 𝑎 ∈A = { Γ × Ω × Ω × Θ } ，其中离散操作选择 𝑜 ，目标和控制量子位 𝑞,𝑐 ∈ Ω = [ 0 ,𝜂 − 1 ] ，连续参数化 Φ ∈[− 𝜋, 𝜋 ] 。据我们所知，我们是第一个考虑在单个闭环中学习门的位置和参数化的人。相比之下，大多数相关工作考虑使用离散动作空间，其中电路必须事后进一步优化 [ 8 , 17 ] 。为了降低操作决策 𝑜 ∈ Γ = { X , P , M , T } 的复杂性，我们应用不受控制的操作（𝑹𝑿 或 𝑷），当且仅当 𝑞 = 𝑐，否则应用受控操作（𝑪𝑿 或 𝑪𝑷）。此外，代理可以测量特定的量子比特（M）或终止当前情节（T），否则当测量完所有可用量子比特或达到可用深度𝛿时终止当前情节。因此，给定一个确定性动作选择策略 𝜋 ( 𝑎 | 𝑠 ) 和一个操作映射 𝑔 : A ↦→ 𝑈 ，电路可以生成为 Σ 𝑡 = ⟨ 𝑔 ( 𝑎 )⟩ 𝑡 ，步骤 𝑡 ≤ 𝜂 · 𝛿 · 2 = 𝜎 。每个情节 𝜎 的可用操作预算使我们能够定义步骤成本 C 𝑡 = max 0 , 3
在高温下实时过程控制的强化学习。pdf
高效率和低能量损失的摘要，高温超导体（HTS）已经证明了它们在各种领域的深刻应用，例如医学成像，运输，加速器，微波设备和电力系统。HTS录像带的高领域应用增加了对超级导管制造中长度长度的具有长度长度的具有成本效益的磁带的需求。但是，由于制造过程中的不稳定生长条件，长HTS胶带的统一和增强性能是具有挑战性的。尽管证实了高级金属有机化学蒸气沉积（A-MOCVD）过程中的过程参数影响所产生的HTS磁带的均匀性，但高维过程参数信号及其复杂的相互作用使得很难制定有效的控制策略。在本文中，我们提出了一项本地措施，以实现HTS磁带的统一性，以便为我们的控制政策提供即时反馈。然后，我们将HTS磁带的制造建模为Markov决策过程（MDP），具有连续的状态和动作空间，以在我们的反馈控制模型中实时评估即时奖励。由于我们的MDP涉及连续和高维状态和动作空间，因此采用神经拟合的Q-介质（NFQ）算法来用人工神经网络（ANN）功能近似来求解MDP。过程参数的共线性可以限制我们调整过程参数的能力，这是我们方法中主要组件分析（PCA）解决的。控制策略使用NFQ算法调整了过程参数的PCA。基于我们对实际A-MOCVD数据集的案例研究，获得的控制策略将磁带的平均统一性提高了5.6％，并且在较低均匀性的样品HTS磁带上的表现尤其很好。
基于实体的自主网络防御的强化学习
对自动网络防御的一个重大挑战是确保防御力代理在各种网络拓扑和配置之间概括的能力。在部署在动态变化的环境中，例如设备可能经常加入并离开的企业网络时，该功能必须保持有效。深入加固学习的标准方法，其中策略是使用固定输入的多层感知器（MLP）的参数化的，期望固定尺寸的观察和动作空间。在自主的网络防御中，这使得很难开发具有与受过训练的网络拓扑不同的环境，因为节点的数量会影响观察和动作空间的自然大小。为了克服这一限制，我们使用基于实体的信息进行学习重新构建了自主网络防御的问题，在这种学习中，代理的观察和动作空间被分解为离散实体的集合。此框架可以使用专门用于组成概括的策略参数。我们将基于变压器的政策培训有关打哈欠泰坦网络安全模拟环境的政策，并在各种网络托管中测试其概括能力。我们证明，当跨越不同拓扑的固定尺寸网络训练时，这种方法在训练固定尺寸的网络上时会大大优于基于MLP的策略，并且在单个网络上进行培训时的性能匹配。我们还证明了与训练中看到的网络零弹性概括的潜力。这些发现突出了基于实体的强化学习的潜力，可以通过提供能够在现实世界网络环境中处理差异的更普遍的策略来推进自动网络防御的领域。
供应链管理的量子计算方法
摘要 — 量子计算有望对许多领域产生变革性影响，但其在行业问题上的实际应用尚未得到充分探索。我们专注于将量子计算应用于工业运营管理问题，特别是供应链管理。供应链管理中的许多问题涉及大状态和动作空间，对传统计算机提出了计算挑战。我们开发了一种量化策略迭代算法来解决库存控制问题并证明了其有效性。我们还深入讨论了近期实施此量子算法的硬件要求和潜在挑战。我们的模拟和实验由 IBM Qiskit 和 qBraid 系统提供支持。索引术语 — 量子计算、供应链管理、策略迭代、量子线性系统求解器
PEARL：准备生产的加固学习代理
强化学习（RL）是优化长期目标的多功能框架。尽管可以使用RL正式化许多现实世界中的问题，但是学习和部署表现的RL策略需要一个旨在应对几个重要挑战的系统，包括勘探 - 诠释困境，部分可观察性，动态动作空间和安全问题。尽管这些挑战的重要性已得到充分认可，但现有的开源RL库并未明确解决它们。本文介绍了Pearl，这是一个准备生产的RL软件包，旨在以模块化的方式拥抱这些挑战。除了提出基准测试结果外，我们还重点介绍了Pearl持续采用的示例，以证明其在生产用例中的优势。Pearl在github上的github.com/facebookresearch/pearl及其官方网站是pearlagent.github.io。关键字：加固学习，开源软件，Python，Pytorch
curriculum vitae -ciaran A. J. O'Hare
2020•轴支限制。高度引用的天体物理，宇宙学和实验性约束在轴和轴状颗粒上[doi：10.5281/Zenodo.3932430，引用：316] 2020•Solax。基于可能的轴旋旋镜（例如Iaxo）的数据分析代码。包括说明太阳磁场的精确太阳轴计算。2020•atmnufloor。用于计算中微子静脉的代码，以指导暗物质实验。它还允许包含时间，目标和方向依赖性方法来克服中微子地带。2019•暗藏。用于分析GAIA数据以拟合速度和动作空间子结构的代码，并在暗物质实验中生成相应的信号。2019•iaxomass。下一代轴心螺旋镜Iaxo的可能性分析代码。
一个多功能的计划者，用于学习灵巧和整体...
摘要：由于不连续的动力学以及高维状态和动作空间，机器人的操作具有挑战性。在操纵任务中成功的数据驱动方法通常需要大量数据和专家证明，通常来自人类。现有的计划者仅限于特定系统，并且通常依靠用于使用演示的专业算法。因此，我们引入了一名灵活的运动计划者，该计划量身定制了灵巧和全身锻炼任务。我们的计划者可以为增强学习算法创建可用的演示，从而消除了对额外的培训管道复杂性的需求。使用这种方法，我们可以有效地学习复杂的操纵任务的政策，仅传统的强化学习只会取得很少的进步。此外，我们证明了学习的政策可以转移到真正的机器人系统中，以解决复杂的灵巧操纵任务。项目网站：https：//jacta-manipulation.github.io/
时空对称和能量摩托车...
马尔可夫决策过程（MDPS）我们假定无限 - 摩尼克折扣的MDP M =（s，a，p⋆，r⋆，γ，s Init）的标准符号为真实环境，其中s in Init是disteristion的初始状态W.L.L.O.G.所有奖励都被认为是在[0，r max]中界定的，而v max：= r max /（1 -γ）是累积奖励和价值函数上的上限。我们假设s很大，因此不适用表格方法。在大多数情况下，我们考虑有限和小动作空间，但有些主张也在大型动作空间中。给定策略π，其预期回报为jm⋆（π）：= em⋆，π[p∞t= 0γt r t]。有时，尤其是在反例中，考虑H-步骤有限的Horizon问题会更容易，其中预期的回报定义为（滥用符号）Jm⋆（π）：=eπ[p h h = 1 r h]。