Was ist modellbasiertes RL und welche Vorteile hat es gegenüber modellfreiem RL?

Modelbasiertes Verstärkendes Lernen (RL) ist ein Ansatz, bei dem der Agent ein Modell der Umgebung (Übergangsmodell) erstellt oder verwendet, um die Folgen seiner Handlungen vorherzusagen. Dies ermöglicht die Planung und Entscheidungsfindung durch Simulationen innerhalb des Modells.

Im Gegensatz zum model-free RL, bei dem der Agent direkt aus der Erfahrung mit der Umgebung ohne explizites Modell lernt, nutzt das model-based RL das Modell für effizienteres Lernen.

Vorteile des model-based RL:

• Höhere Stichprobeneffizienz — Der Agent kann schneller lernen, da er das Modell zur Generierung zusätzlicher Daten und zur Planung nutzt.
• Planungsmöglichkeit — Zukünftige Zustände können vorhergesagt und optimale Aktionen im Voraus ausgewählt werden.
• Flexibilität — Bei Änderungen der Umgebung muss nur das Modell aktualisiert werden, nicht die gesamte Strategie neu trainiert werden.

Allerdings ist das implementieren von model-based RL schwieriger, da es eine genaue Modellierung der Umgebung erfordert, was nicht immer möglich ist.

Beispiel: In einem Spiel kann der Agent ein Physikmodell verwenden, um Züge zu simulieren und die beste Strategie zu wählen, anstatt alle Aktionen direkt im echten Spiel auszuprobieren.