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Adam N. Elmachtoub 通过连续时间选择均值 - 变化投资组合... 连续的时期学习，Q学习，后悔 通过Q- ... 的奖励定向分数扩散模型 索菲的星球和终止 收缩，扩散概率模型，离散化，... 财务中间和财务风险简介 国际法院的气候变化人物... 生物多样性金融 Justin S. Golub，医学博士，MS Christian Kroer - 简历 1816年至2001年，全世界民族国家的崛起 习惯持久性 酸试验：2025年的全球温度 raghav singal 辛西娅·拉什（Cynthia Rush）选定的出版物 全球变暖加速度：原因和后果 通过随机控制对扩散模型进行微调：... 全球变暖加速度：Hope vs Hopium 常见顺序学习的贝叶斯设计原理
Ph.D.论文委员会成员：Luofeng Liao，Jiangze Han（不列颠哥伦比亚大学），Tianyu Wang，Aapeli Vuorinen，Madhumitha Shridharan，Jerry Anunrojwong（哥伦比亚商学院），Steven Yin（2022），Sai Ananthanarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananaan lagzi of Turrontanaan lagzi（202222222） Yuan Gao（2022），Jingtong Zhao（2021），Fengpei Li（2021），Kumar Goutam（2020），Shuoguang Yang（2020），Min-Hwan OH（2020），Randy Jia（2020），Randy Jia（2020），Vladlena Powers（2020），vladlena Powers（2020），Zhe liuia liuia liuia（2019年），2019年，2019年（2019年）贝鲁特美国大学），Suraj Keshri（2019），Shuangyu Wang（2018），Francois Fagan（2018），Xinshang Wang（2017）Ph.D.论文委员会成员：Luofeng Liao，Jiangze Han（不列颠哥伦比亚大学），Tianyu Wang，Aapeli Vuorinen，Madhumitha Shridharan，Jerry Anunrojwong（哥伦比亚商学院），Steven Yin（2022），Sai Ananthanarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananaan lagzi of Turrontanaan lagzi（202222222） Yuan Gao（2022），Jingtong Zhao（2021），Fengpei Li（2021），Kumar Goutam（2020），Shuoguang Yang（2020），Min-Hwan OH（2020），Randy Jia（2020），Randy Jia（2020），Vladlena Powers（2020），vladlena Powers（2020），Zhe liuia liuia liuia（2019年），2019年，2019年（2019年）贝鲁特美国大学），Suraj Keshri（2019），Shuangyu Wang（2018），Francois Fagan（2018），Xinshang Wang（2017）
连续的时期学习，Q学习，后悔
我们为生成AI的基于持续的基于时间分数的训练模型提出了一种新的增强学习（RL）公式，以生成样品，以最大程度地提高奖励函数，同时使生成的分布接近未知目标数据分布。与大多数现有研究不同，我们的公式不涉及验证模型的任何模型，用于噪声扰动数据分布的未知分数函数。我们提出了一个熵正则连续的RL问题，并表明最佳随机策略具有高斯分布，并具有已知的协方差矩阵。基于此结果，我们将高斯策略的平均值进行参数化，并开发一种参与者 - 批评类型（小）Q学习算法来解决RL问题。我们算法设计中的一个关键成分是通过比率估计器从未知分数函数中获取嘈杂的观测值。从数值上讲，我们通过将其性能与两种最先进的RL方法进行比较，从而显示了方法的效果。最后，我们讨论了我们的RL公式的扩展，并将差异模型的概率流量实现和有条件的扩散模型。
桥接分配和对风险敏感的增强学习和可证明的后悔界限
s 2 ak遗憾的上限，其中s，a，k，h，t = kh和β分别代表状态，动作，情节，时间范围，总时间段数量和风险参数的数量。它与RSVI2（Fei等人，2021年）匹配，与新的分布分析有关，重点是回报的分布，而不是与这些回报相关的风险值。据我们所知，这是第一个遗憾的分析，即在样本复杂性方面桥接了DRL和RSRL。要解决无模型DRL算法中固有的计算算法，我们提出了一种带有分布表示的替代DRL算法。这种方法有效地表示使用重新定义的分布类别的任何有限分布。在保持既定的后悔界限的同时，它显着扩大了计算效率。
b'we提出了一个以福利为中心的博览会加强学习环境，在该环境中，代理商享受一组受益人的矢量值得奖励。给定的福利函数W（\ xc2 \ xb7），任务是选择一个策略\ xcb \ x86 \ xcf \ x80，该策略大约优化了其价值函数的福利，从start s state s 0，即\ xcf \ x80 w v \ xcf \ x80 1（s 0），v \ xcf \ x80 2（s 0），。 。 。 ，v \ xcf \ x80 g（S 0）。我们发现，福利 - 最佳政策是随机的，依赖于起始国家的。个人行动是错误是否取决于政策，因此错误的界限，后悔分析和PAC-MDP学习不会容易概括为我们的环境。我们开发了对抗性的KWIK（KWIK-AF）学习模型，其中在每个时间步长，代理要么采取勘探行动或输出剥削策略，因此勘探行动的数量是有限的，并且每个剥削策略都是\ xce \ XCE \ xb5-welfare-welfare-welfare Optim。最后，我们将PAC-MDP减少到Kwik-AF，介绍公平的显式探索漏洞利用者（E 4）学习者，并证明它可以学习Kwik-Af学习。
b'we提出了一个以福利为中心的博览会加强学习环境，在该环境中，代理商享受一组受益人的矢量值得奖励。给定福利函数W（\ xc2 \ xb7），任务是选择一个策略\ xcb \ x86 \ xcf \ x80，该策略大约优化了从start state s 0，即\ xcb \ xcb \ x86 \ xcf \ xcf \ xcf \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ xmax \ xcf \ x80 w v \ xcf \ x80 1（s 0），v \ xcf \ x80 2（s 0），。。。，v \ xcf \ x80 g（s 0）。我们发现，福利最佳政策是随机的，依赖起始国家的。单个行动是错误是否取决于策略，因此错误的界限，遗憾分析和PAC-MDP学习不会容易概括为我们的设置。我们开发了对抗性的KWIK（KWIK-AF）学习模型，其中在每个时间步中，代理要么采取勘探行动或输出剥削策略，因此勘探行动的数量是有限的，并且每个利用策略都是\ xce \ xce \ xb5-Welfelfare-welfelfare-Wertal的最佳。最后，我们将PAC-MDP减少到Kwik-af，引入公平的显式探索漏洞利用者（E 4）学习者，并证明其Kwik-af学习了。
要探索或不探索：基于后悔的LTL路径在部分已知的环境中计划⋆
在本文中，我们研究了由共同保护线性时间逻辑（LTL）公式描述的高级规格的最佳机器人路径计划问题。我们考虑工作空间的地图几何形状部分已知的场景。具体来说，我们假设有一些未知区域，除非机器人在物理上到达这些区域，否则机器人不知道其继任区域。与基于游戏的标准方法相反，该方法优化了最差的成本，在本文中，我们建议将遗憾用作在这种部分知名的环境中计划的新指标。计划在固定但未知的环境下的计划的遗憾是机器人在事后意识到实际环境时所能实现的实际成本与最佳响应成本之间的差异。我们提供了一种有效的算法，以找到满足LTL规范的最佳计划，同时最大程度地减少其遗憾。提供了关于消防机器人的案例研究，以说明拟议的框架。我们认为，新指标更适合部分知名环境的情况，因为它捕获了实际花费的实际成本与探索未知区域可能获得的潜在收益之间的权衡。
线性部分监视，以进行顺序决策算法，后悔界限和应用程序
部分监测（Rustichini，1999）是无状态顺序决策的灵活框架。部分监视模型捕获了标准的多臂和线性匪徒的设置，半信息反馈模型，动态定价和决斗匪徒的变体，仅举几例。部分监视被形式化为学习者和环境之间的基于圆形的游戏。在每回合中，学习者选择一个动作，环境提供了反馈。此外，与每个动作相关的（未知）奖励，但与强盗模型不同，不一定直接观察到奖励。相反，为学习者提供了奖励和反馈如何相关的描述。为了最大程度地提高累积奖励，学习者需要在导致信息反馈和高奖励的行动之间取得仔细的平衡，这是探索 - 开发难题的本质。更具体地，学习者需要收集数据，使其能够识别最佳动作，同时最大程度地减少相对于最佳动作（称为遗憾）的次优最佳动作的成本。
没有什么可后悔的：德国能源转型中可再生能源与人类福祉和自然的协调
可再生能源在一些国家，尤其是德国得到推广。另一方面，民众的抗议活动推迟了在居住区附近和休闲景观中建设电网和风力涡轮机。这些挑战需要一种方法，将未来可再生能源发展潜力的建模与自然和人类各自的脆弱性以及缩小可持续能源目标的可能性相结合。此外，最近对数据不确定性的分析表明，使用粗略的空间数据会严重影响国家层面可用面积的计算 6,7 ，从而影响预计的能源收入。因此，模型应在国家层面的计算中使用最新和最详细的数据，特别是在目标需要缩小的情况下。已经为不同国家开发了许多确定可再生能源发电潜力的方法，这些国家具有不同的输入参数、能源需求目标值或能源系统转换的时间框架。一种早期的区域尺度方法旨在整合自然保护和能源转型。该模型采用了包括不同生态系统服务在内的广泛标准，用于计算可持续可再生能源利用的潜力。该模型有助于确定高效能源生产与环境损害之间的权衡。8,9 到目前为止，许多国家的 2030 年情景主要使用芬兰 LUT 大学开发的 LUT 模型。该模型旨在最大限度地降低系统总成本，并使用区域数据，例如：电力和热力需求、现有电力和热力容量、财务和技术参数，以及所有可用技术的装机容量限制。10 计算针对中东和北非地区（MENA 地区）11 或欧洲等大片地区进行。12 该模型很好地概述了有效能源潜力及其与需求的关系。然而，它只提供了空间特异性，并没有足够详细地考虑自然保护限制。此外，决定总系统成本的经济标准推动了为 2050 年欧洲 100% 可再生能源而计算的情景。13 这些情景中使用的空间分析基于受保护保护区之外具有最佳能源潜力的地点的风能和光伏容量。潜力是根据欧洲再分析中期 (ERA-Interim) 天气数据集和科林土地覆盖 (CLC) 计算的，因此在空间上仍然不精确。虽然这些建模方法提供了很好的概览，但它们无法取代履行《巴黎协定》规定的国家义务所必需的国家分析。LUT 模型已用于几个国家案例研究，例如，计算