蒙地卡羅樹搜尋

深度分析

「風險感知通用效用馬可夫決策過程」：熵風險度量結合蒙地卡羅樹搜尋的實作與驗證

研究針對通用效用馬可夫決策過程加入風險感知目標，提出以熵風險度量為基礎的風險感知框架，並利用蒙地卡羅樹搜尋在線規劃求解，實驗驗證在探索、模仿學習及多目標任務中能有效平衡期望表現與風險偏好，提升策略的魯棒性，此方法亦展示於不同折扣因子設定下的穩定性，為未來風險感知決策提供實作基礎。