We address the problem of automatically constructing basis functions for linear approximation of the value function of a Markov decision process (MDP). Our work builds on results by Bertsekas and Casta˜non (1989) who proposed a method for automatically aggregating states to speed up value iteration. We propose to use neighbourhood component analysis , a dimensionality reduction technique created for supervised learning, in order to map a high-dimensional state space to a low-dimensional space, based on the Bellman error, or on the temporal difference (TD) error. We then place basis functions in the lower-dimensional space. These are added as new features for the linear function approximator. This approach is applied to a high-dimensional inventory control problem, and to a number of benchmark reinforcement learning problems. / Nous adressons la construction automatique de fonctions base pour l'approximation linéaire de la fonction valeur d'un processus de décision Markov. Cette thèse se base sur les résultats de Bertsekas et Castañon (1989), qui ont proposé une méthode pour automatiquement grouper des états dans le but d'accélérer la programmation dynamique. Nous proposons d'utiliser une technique récente de réduction de dimension afin de projeter des états en haute dimension dans un espace à basse dimension. Nous plaçons alors des fonctions base radiales dans ce nouvel espace. Cette technique est appliquée à plusieurs problèmes de référence standards pour les algorithmes d'apprentissage par renforcement, ainsi qu'à un problème de contrôle d'inventaire en haute dimension.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.19284 |
| Date | January 2008 |
| Creators | Keller, Philipp Wilhelm |
| Contributors | Doina Precup (Internal/Supervisor), Shie Mannor (Internal/Cosupervisor2) |
| Publisher | McGill University |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Coverage | Master of Science (School of Computer Science) |
| Rights | All items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated. |
| Relation | Electronically-submitted theses. |
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