O que significa "Recompensas Não-Markovianas"?
Índice
Recompensas não-Markovianas se referem a um tipo de sistema de recompensa em processos de tomada de decisão onde as recompensas dadas dependem de mais do que apenas a situação imediata. Ao contrário dos sistemas típicos onde só o estado atual importa, recompensas não-Markovianas levam em conta ações ou eventos passados.
Importância das Recompensas Não-Markovianas
Em muitas tarefas, especialmente aquelas que envolvem interações complexas ou estratégias, o resultado pode depender da história das ações e não só do estado atual. Por exemplo, em jogos onde os jogadores tomam decisões baseadas em jogadas anteriores, entender todo o contexto ajuda a determinar a melhor ação a ser tomada.
Como Funcionam
Para usar recompensas não-Markovianas, dá pra utilizar estruturas chamadas de máquinas de recompensa. Essas estruturas permitem uma melhor compreensão de tarefas complexas ao ligar experiências passadas a recompensas futuras. Em vez de olhar só pro que tá acontecendo agora, o sistema dá uma olhadinha no que já rolou antes pra tomar decisões mais informadas.
Aplicações
Recompensas não-Markovianas encontram seu espaço em vários campos, principalmente em cenários que envolvem múltiplos jogadores ou agentes. Por exemplo, em jogos com vários jogadores, essas recompensas ajudam cada um a desenvolver estratégias que considerem tanto suas ações quanto as dos outros ao longo do tempo. Isso leva a um desempenho melhor e estratégias mais eficazes comparado a sistemas que ignoram ações passadas.