On the Convergence of Modified Policy Iteration in Risk Sensitive Exponential Cost Markov Decision Processes
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Murthy, Yashaswini, Moharrami, Mehrdad, Srikant, R. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2023
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
On the Global Convergence of Policy Gradient in Average Reward Markov Decision Processes
par: Kumar, Navdeep, et autres
Publié: (2024)
par: Kumar, Navdeep, et autres
Publié: (2024)
An Offline Risk-aware Policy Selection Method for Bayesian Markov Decision Processes
par: Angelotti, Giorgio, et autres
Publié: (2021)
par: Angelotti, Giorgio, et autres
Publié: (2021)
Conformal Off-Policy Evaluation in Markov Decision Processes
par: Foffano, Daniele, et autres
Publié: (2023)
par: Foffano, Daniele, et autres
Publié: (2023)
Risk-Sensitive Reinforcement Learning with Exponential Criteria
par: Noorani, Erfaun, et autres
Publié: (2022)
par: Noorani, Erfaun, et autres
Publié: (2022)
OCMDP: Observation-Constrained Markov Decision Process
par: Wang, Taiyi, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Taiyi, et autres
Publié: (2024)
Rates of Convergence in the Central Limit Theorem for Markov Chains, with an Application to TD Learning
par: Srikant, R.
Publié: (2024)
par: Srikant, R.
Publié: (2024)
Performance of NPG in Countable State-Space Average-Cost RL
par: Murthy, Yashaswini, et autres
Publié: (2024)
par: Murthy, Yashaswini, et autres
Publié: (2024)
Learning to Admit Optimally in an $M/M/k/k+N$ Queueing System with Unknown Service Rate
par: Adler, Saghar, et autres
Publié: (2022)
par: Adler, Saghar, et autres
Publié: (2022)
1-2-3-Go! Policy Synthesis for Parameterized Markov Decision Processes via Decision-Tree Learning and Generalization
par: Azeem, Muqsit, et autres
Publié: (2024)
par: Azeem, Muqsit, et autres
Publié: (2024)
On the Gaussian Limit of the Output of IIR Filters
par: Murthy, Yashaswini, et autres
Publié: (2025)
par: Murthy, Yashaswini, et autres
Publié: (2025)
Improved Monte Carlo Planning via Causal Disentanglement for Structurally-Decomposed Markov Decision Processes
par: Liu, Larkin, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Larkin, et autres
Publié: (2024)
Towards Efficient Risk-Sensitive Policy Gradient: An Iteration Complexity Analysis
par: Liu, Rui, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Rui, et autres
Publié: (2024)
GenSafe: A Generalizable Safety Enhancer for Safe Reinforcement Learning Algorithms Based on Reduced Order Markov Decision Process Model
par: Zhou, Zhehua, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Zhehua, et autres
Publié: (2024)
Distributed Risk-Sensitive Safety Filters for Uncertain Discrete-Time Systems
par: Lederer, Armin, et autres
Publié: (2025)
par: Lederer, Armin, et autres
Publié: (2025)
Efficient Policy Optimization in Robust Constrained MDPs with Iteration Complexity Guarantees
par: Ganguly, Sourav, et autres
Publié: (2025)
par: Ganguly, Sourav, et autres
Publié: (2025)
Policy Gradient Methods for Risk-Sensitive Distributional Reinforcement Learning with Provable Convergence
par: Xiao, Minheng, et autres
Publié: (2024)
par: Xiao, Minheng, et autres
Publié: (2024)
Convergence of Distributionally Robust Q-Learning with Linear Function Approximation
par: Mandal, Saptarshi, et autres
Publié: (2025)
par: Mandal, Saptarshi, et autres
Publié: (2025)
Explainable Representation of Finite-Memory Policies for POMDPs using Decision Trees
par: Azeem, Muqsit, et autres
Publié: (2024)
par: Azeem, Muqsit, et autres
Publié: (2024)
Approximate Linear Programming for Decentralized Policy Iteration in Cooperative Multi-agent Markov Decision Processes
par: Mandal, Lakshmi, et autres
Publié: (2023)
par: Mandal, Lakshmi, et autres
Publié: (2023)
Convergence and sample complexity of natural policy gradient primal-dual methods for constrained MDPs
par: Ding, Dongsheng, et autres
Publié: (2022)
par: Ding, Dongsheng, et autres
Publié: (2022)
Intermittently Observable Markov Decision Processes
par: Chen, Gongpu, et autres
Publié: (2023)
par: Chen, Gongpu, et autres
Publié: (2023)
Fitted Q-Iteration via Max-Plus-Linear Approximation
par: Liu, Y., et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Y., et autres
Publié: (2024)
Near Optimal Convergence to Coarse Correlated Equilibrium in General-Sum Markov Games
par: Yorulmaz, Asrin Efe, et autres
Publié: (2025)
par: Yorulmaz, Asrin Efe, et autres
Publié: (2025)
Spatiotemporal Decision Transformer for Traffic Coordination
par: Su, Haoran, et autres
Publié: (2026)
par: Su, Haoran, et autres
Publié: (2026)
ControlSynth Neural ODEs: Modeling Dynamical Systems with Guaranteed Convergence
par: Mei, Wenjie, et autres
Publié: (2024)
par: Mei, Wenjie, et autres
Publié: (2024)
Tail Distribution of Regret in Optimistic Reinforcement Learning
par: Khodadadian, Sajad, et autres
Publié: (2025)
par: Khodadadian, Sajad, et autres
Publié: (2025)
Causal Temporal Reasoning for Markov Decision Processes
par: Kazemi, Milad, et autres
Publié: (2022)
par: Kazemi, Milad, et autres
Publié: (2022)
On the Convergence of Overparameterized Problems: Inherent Properties of the Compositional Structure of Neural Networks
par: de Oliveira, Arthur Castello Branco, et autres
Publié: (2025)
par: de Oliveira, Arthur Castello Branco, et autres
Publié: (2025)
RL for Mitigating Cascading Failures: Targeted Exploration via Sensitivity Factors
par: Dwivedi, Anmol, et autres
Publié: (2024)
par: Dwivedi, Anmol, et autres
Publié: (2024)
Benchmarking Domain Adaptation for Chemical Processes on the Tennessee Eastman Process
par: Montesuma, Eduardo Fernandes, et autres
Publié: (2023)
par: Montesuma, Eduardo Fernandes, et autres
Publié: (2023)
Bayesian Learning of Optimal Policies in Markov Decision Processes with Countably Infinite State-Space
par: Adler, Saghar, et autres
Publié: (2023)
par: Adler, Saghar, et autres
Publié: (2023)
MSACL: Multi-Step Actor-Critic Learning with Lyapunov Certificates for Exponentially Stabilizing Control
par: Zhang, Yongwei, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Yongwei, et autres
Publié: (2025)
Zeroth-Order Actor-Critic: An Evolutionary Framework for Sequential Decision Problems
par: Lei, Yuheng, et autres
Publié: (2022)
par: Lei, Yuheng, et autres
Publié: (2022)
An Optimal Policy for Learning Controllable Dynamics by Exploration
par: Loxley, Peter N.
Publié: (2025)
par: Loxley, Peter N.
Publié: (2025)
Policy Optimization Algorithms in a Unified Framework
par: Wu, Shuang
Publié: (2025)
par: Wu, Shuang
Publié: (2025)
Certifiably Robust Policies for Uncertain Parametric Environments
par: Schnitzer, Yannik, et autres
Publié: (2024)
par: Schnitzer, Yannik, et autres
Publié: (2024)
Multi-Objective Reinforcement Learning for Tactical Decision Making for Trucks in Highway Traffic
par: Pathare, Deepthi, et autres
Publié: (2026)
par: Pathare, Deepthi, et autres
Publié: (2026)
Interval Markov Decision Processes with Continuous Action-Spaces
par: Delimpaltadakis, Giannis, et autres
Publié: (2022)
par: Delimpaltadakis, Giannis, et autres
Publié: (2022)
InfraLib: Enabling Reinforcement Learning and Decision-Making for Large-Scale Infrastructure Management
par: Thangeda, Pranay, et autres
Publié: (2024)
par: Thangeda, Pranay, et autres
Publié: (2024)
To Train or Not to Train: Balancing Efficiency and Training Cost in Deep Reinforcement Learning for Mobile Edge Computing
par: Boscaro, Maddalena, et autres
Publié: (2024)
par: Boscaro, Maddalena, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
On the Global Convergence of Policy Gradient in Average Reward Markov Decision Processes
par: Kumar, Navdeep, et autres
Publié: (2024) -
An Offline Risk-aware Policy Selection Method for Bayesian Markov Decision Processes
par: Angelotti, Giorgio, et autres
Publié: (2021) -
Conformal Off-Policy Evaluation in Markov Decision Processes
par: Foffano, Daniele, et autres
Publié: (2023) -
Risk-Sensitive Reinforcement Learning with Exponential Criteria
par: Noorani, Erfaun, et autres
Publié: (2022) -
OCMDP: Observation-Constrained Markov Decision Process
par: Wang, Taiyi, et autres
Publié: (2024)