On shallow planning under partial observability

在强化学习框架下制定一个现实世界的问题需要进行一些非常重要的设计选择，例如为学习目标（折扣累积奖励）选择一个折扣因子，这个因子表达了智能体的计划视野。本文研究了折扣因子对基于马尔可夫决策过程的结构参数的偏差方差权衡的影响。我们的研究结果支持这样一个观点，即在部分可观察性的情况下，较短的计划视野可能是有益的。

本论文旨在研究在强化学习框架下，选择折扣因子对于结构参数下的MDP（马尔可夫决策过程）的偏差-方差权衡的影响，并探讨短期规划的优势，尤其是在部分可观测性的情况下。

本论文的关键思路是探讨折扣因子的选择对于MDP的偏差-方差权衡的影响，并发现短期规划在部分可观测性的情况下具有优势。

本论文的实验结果表明，短期规划在部分可观测性的情况下具有优势。此外，本论文还使用了多个数据集进行实验，并探讨了不同折扣因子的影响。但是，本论文没有提供开源代码。

在最近的相关研究中，也有一些研究探讨了折扣因子的选择对于强化学习的影响。例如，标题为“Exploration and Exploitation in Reinforcement Learning”的论文就是一个相关的研究。