Sim-to-Real Experimental Design Sequential Decision Making Active Learning
摘要

本文研究规划器在拥有预训练模拟器且可进行实地实验时,如何权衡两者以优化序列决策。针对模拟器存在的混淆与漂移问题,以及真实实验的高成本,论文提出扩展模拟引理分解价值误差,并分析局部与可达性组件的差异。进一步提出 Fisher-SEP 方法,一种辅助仿真的实验策略,旨在最小化目标策略价值的后验预测方差。通过自动售货机供应链和 HIV 移动检测两个案例,验证了该方法在不同场景下的有效性。

AI 推荐理由

论文核心研究规划器如何在仿真与真实实验间决策,优化策略以最小化价值误差。

研究机构
Amazon SCOT, Seattle, USA Yale University, New Haven, USA Duke University, Durham, USA
论文信息
作者 Harsh Parikh, Gabriel Levin-Konigsberg, Dominique Perrault-Joncas, Alexander Volfovsky
发布日期 2026-05-20
arXiv ID 2605.21458
相关性评分 9/10 (高度相关)