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Runlong Zhou (周润龙)
3。脱离Bellman的完整性：通过基于模型的返回条件的监督学习[链接] Zhaoyi Zhou，Chuning Zhu，Runlong Zhou，Qiwen Cui，Abhishek Gupta，Simon S. Du ICLR 2024 2024年海报我们研究了Al Al Al Al的长度和弱点。4。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。 提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。 5。 潜在马尔可夫决策过程的依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。 我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。 6。 了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。 我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。 7。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。5。依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。6。了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。7。Stochastic Shortest Path: Minimax, Parameter-Free and Towards Horizon-Free Regret [Link] Jean Tarbouriech*, Runlong Zhou* , Simon S. Du, Matteo Pirotta, Michal Valko, Alessandro Lazaric NeurIPS 2021 Spotlight, 3 % acceptance rate We propose an algorithm (EB-SSP) for SSP problems, which is the first to achieve minimax optimal regret while无参数。
LSE法律，技术与社会（LTS）中心事件
rl是机器学习的领域，与软件代理如何在环境中采取行动，以最大程度地提高累积奖励的概念。rl是三个基本的机器学习范式之一，以及受监督的学习和无监督的学习。它与监督的学习不同，因为它不需要标记输入/输出对并明确纠正次优的动作。相反，重点是……在探索（未知领域）和剥削（当前知识）之间取得平衡。环境通常以马尔可夫决策过程（MDP）的形式说明，因为此上下文的许多RL算法都利用动态编程技术。经典动态编程和RL算法之间的主要不同：RL不假定MDP的精确数学模型的知识，并靶向大型MDP，而确切方法变得不可行。
2024.cdr
继续专注于能力建设和政策倡导的无数方面，该学院成功地开展了18个能力建设计划，包括3个MDP，包括3个针对RMP PRE的科学家，Nares社会科学部门负责人以及新招募的KVKS的领导者。PGDM-ABM计划在积极从事冬季实习并获得著名的农业综合企业的利润丰厚的学生方面的进展顺利。该学院在印度举办了一次有关建筑可持续农业初创企业的全国会议，吸引了1,000多名参与者，包括45名FPO，ABIS，银行，学生，农民，农民以及其他与农业启动生态系统有关的参与者。组织了Rutag 2.0的第一次年度审查会议和有关农村创新商业化策略的培训计划。该学院还积极参加了诸如警惕意识，Karmayogi Saptah，Kisan Diwas等的运动，以良好效果。
使用深钢筋的四倍的机器人模拟...
摘要 - 我提出了一种新颖的增强学习方法，用于在模拟环境中训练四足机器人。在动态环境中控制四足机器人的想法非常具有挑战性，我的方法提出了最佳的政策和培训方案，资源有限，并且表现出色。该报告使用RaisimgyMtorch开源库和专有软件Raisim进行模拟Anymal机器人。我的方法以训练时的机器人步行方案的评估为中心，以制定马尔可夫决策过程。使用在Actor-Critic模式下使用的近端策略优化算法来解决结果的MDP，并使用一台台式机收集了数千个状态转换。这项工作还提出了一个控制器方案，该计划在模拟环境中显示了数千个时间步骤。这项工作还为早期研究人员提供了他们喜欢的算法和配置的基础。
联合离线加固学习：协作单政策的覆盖范围就足够
离线增强学习（RL）试图使用离线数据学习最佳策略，由于其在在线数据收集不可行或昂贵的关键应用程序中的潜力，因此引起了极大的兴趣。这项工作探讨了联合学习对离线RL的好处，旨在协作利用多个代理商的离线数据集。专注于有限的情节表格马尔可夫决策过程（MDPS），我们设计了FedLCB-Q，这是针对联合离线RL量身定制的流行无模型Q学习算法的变体。FedLCB-Q更新了具有新颖的学习率时间表的代理商的本地Q-功能，并使用重要性平均和精心设计的悲观惩罚项将其在中央服务器上汇总。Our sample complexity analysis reveals that, with appropriately chosen parameters and synchronization schedules, FedLCB-Q achieves linear speedup in terms of the number of agents without requiring high-quality datasets at individual agents, as long as the local datasets collectively cover the state-action space visited by the optimal policy, highlighting the power of collaboration in the federated setting.实际上，样本复杂性几乎与单代理对应物的复杂性匹配，好像所有数据都存储在中心位置，直到地平线长度的多项式因子。此外，fedlcb-Q是通信有效的，其中通信弹的数量仅相对于地平线长度与对数因素有关。
基于a-lyapunov的诉讼 - 诉讼 - > ...
Abstract In many real-world reinforcement learning (RL) problems, besides optimizing the main objective function, an agent must concurrently avoid violating a number of constraints.In particular, besides optimizing performance, it is crucial to guar- antee the safety of an agent during training as well as deployment (e.g., a robot should avoid taking actions - exploratory or not - which irrevocably harm its hard- ware).To incorporate safety in RL, we derive algorithms under the framework of constrained Markov decision processes (CMDPs), an extension of the standard Markov decision processes (MDPs) augmented with constraints on expected cu- mulative costs.Our approach hinges on a novel Lyapunov method.We define and present a method for constructing Lyapunov functions, which provide an ef- fective way to guarantee the global safety of a behavior policy during training via a set of local linear constraints.Leveraging these theoretical underpinnings, we show how to use the Lyapunov approach to systematically transform dynamic programming (DP) and RL algorithms into their safe counterparts.To illustrate their effectiveness, we evaluate these algorithms in several CMDP planning and decision-making tasks on a safety benchmark domain.Our results show that our proposed method significantly outperforms existing baselines in balancing con- straint satisfaction and performance.
确定解决马尔可夫决策过程的有效方法
我们在这里考虑马尔可夫决策过程（MDPS），总体知识是已知的过渡和奖励功能。主要有两种有效的方法，可以使用基于模型的方法来精确求解MDP：动态编程或线性程序，如[11]中所述。确定解决MDP问题的最有效方法一直是文献研究的主题。有关全面的审查，请参阅[1]以及[11，9]。根据[11]，有人认为，基于价值的算法（例如价值迭代（VI）及其变体）并不像基于政策的方法那样实用，因此建议避免使用。另一方面，对基于策略的方法进行了比较下注政策迭代（PI）和政策迭代（PIM）尚不清楚，尽管后者似乎更有效[11]。早期的发现表明，线性编程方法不适合解决此类问题，这主要是由于求解器的速度慢[9]。尽管如此，文献中的比较研究有限，截至2007年，这个问题仍未解决[10]。随着线性编程求解器（例如Gurobi或cplex）的性能不断提高，以及并行化可能性的进步，对求解方法的定期重新评估变得相关。因此，在[1]的研究中，对线性编程和政策迭代的性能进行了比较分析，是对特定的马尔可夫决策过程（MDP）模型进行的，重点介绍了预期的总奖励标准。非零条目的1％。所考虑的MDP的特征是较大的状态空间（基数至少为2000），并且表现出各种动作选择（范围为2至500）。值得注意的是，所有过渡矩阵都高度稀疏，仅包含1％和0。先前的研究采用内点方法来解决线性程序。他们认为线性编程（LP）优于策略迭代（PI），并且对于特定模型而言，这显着。必须注意，[1]检查的模型类别在文献中很普遍，尤其是在给定状态下可能的转移数量的网络问题中。尽管如此，该研究仍具有一定的局限性。首先，即使这些方法可能会超过速度上的标准PI，但它并未考虑修改策略迭代及其变体。其次，研究中采用的LP解决方法仅提供政策而不是政策和价值观，就像动态编程一样。最后，其结论对更稀疏或其他操作标准的更广泛案例的概括性仍然不确定。这项工作的目的是找出线性编程在更一般的情况下是否仍然是一种有效的工具，并且在哪些条件（状态空间和行动空间维度，稀疏性）下找到使用动态编程仍然有效。
信息手册2025
MDI学会于2014年在西孟加拉邦的默希达巴德建立了第二个校园，其愿景是向学生提供质量管理教育，并培育他们成为明天的思想领袖。在2010年10月奠基四年后，当时的印度总统Hon'ble已故的Shri Pranab Mukherjee于2014年8月启动了该研究所的基础设施。这次场合还看到了MDI的旗舰学术课程，即管理研究生文凭（PGDM），该课程得到了新德里全印度技术教育理事会（AICTE）的认可。自成立以来，MDI Murshidabad一直致力于通过持续着重于灌输和利用其学生的非凡潜力，使他们能够转变为全球质量领导者的非凡潜力，从而实现学术卓越。校园在其最前沿的基础设施和教职员工方面取得了成功，这也是在实现几个令人难忘的里程碑方面。这些包括组织MDP（管理开发计划），在线计划，工业访问，商业聊天室，公司活动等。不必提到，我们的学生和教职员工在实现这些场合以出色的成果中扮演着关键的角色。
Kendriya Vidyalaya Sangathan Ernakulam地区
在Ernakulam地区，在26-04-2022对MDP的在线研讨会针对KV的TGT进行了一次在线研讨会。Shri R Senthil Kumar，副专员，KVS Ro Ernakulam发表了首届讲话。 他强调了在快速变化的世界中多学科方法的重要性。 SMT Deepti Nair，助理专员，KVS Ro Ernakulam，他也是课程主任提供了关键的注释地址。 Shri K P Sudhakaran，KV CRPF Peringome校长担任副校长。 SMT Sheeja Menon，TGT Science，KV Kaduthuruthy，SMT Mini Sekar，TGT Maths，K V No.1 Palakkad是资源人员。 SMT Suma v.p，TGT英语，KV Kanjikode是一名演讲嘉宾。 41个不同KV的TGT参加了该计划。 对MDP的准备，其框架，目标，期望，专栏等进行了深入的讨论。 为参与者提供了小组任务，以准备样本MDP，以使他们参与此过程。 进一步指示所有参与者在各自的Vidyalayas完成内部培训。 在暑假开始之前，Ernakulam地区所有KVS的培训都完成了。Shri R Senthil Kumar，副专员，KVS Ro Ernakulam发表了首届讲话。他强调了在快速变化的世界中多学科方法的重要性。SMT Deepti Nair，助理专员，KVS Ro Ernakulam，他也是课程主任提供了关键的注释地址。 Shri K P Sudhakaran，KV CRPF Peringome校长担任副校长。 SMT Sheeja Menon，TGT Science，KV Kaduthuruthy，SMT Mini Sekar，TGT Maths，K V No.1 Palakkad是资源人员。 SMT Suma v.p，TGT英语，KV Kanjikode是一名演讲嘉宾。 41个不同KV的TGT参加了该计划。 对MDP的准备，其框架，目标，期望，专栏等进行了深入的讨论。 为参与者提供了小组任务，以准备样本MDP，以使他们参与此过程。 进一步指示所有参与者在各自的Vidyalayas完成内部培训。 在暑假开始之前，Ernakulam地区所有KVS的培训都完成了。SMT Deepti Nair，助理专员，KVS Ro Ernakulam，他也是课程主任提供了关键的注释地址。Shri K P Sudhakaran，KV CRPF Peringome校长担任副校长。 SMT Sheeja Menon，TGT Science，KV Kaduthuruthy，SMT Mini Sekar，TGT Maths，K V No.1 Palakkad是资源人员。 SMT Suma v.p，TGT英语，KV Kanjikode是一名演讲嘉宾。 41个不同KV的TGT参加了该计划。 对MDP的准备，其框架，目标，期望，专栏等进行了深入的讨论。 为参与者提供了小组任务，以准备样本MDP，以使他们参与此过程。 进一步指示所有参与者在各自的Vidyalayas完成内部培训。 在暑假开始之前，Ernakulam地区所有KVS的培训都完成了。Shri K P Sudhakaran，KV CRPF Peringome校长担任副校长。SMT Sheeja Menon，TGT Science，KV Kaduthuruthy，SMT Mini Sekar，TGT Maths，K V No.1 Palakkad是资源人员。SMT Suma v.p，TGT英语，KV Kanjikode是一名演讲嘉宾。41个不同KV的TGT参加了该计划。对MDP的准备，其框架，目标，期望，专栏等进行了深入的讨论。为参与者提供了小组任务，以准备样本MDP，以使他们参与此过程。进一步指示所有参与者在各自的Vidyalayas完成内部培训。在暑假开始之前，Ernakulam地区所有KVS的培训都完成了。