Model-basierte Verstärkungslernen (Model-basierte Verstärkungslernen, MBRL) ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens (maschinelles Lernen), die sich im Bereich des Reinforcement Learning (Reinforcement Learning, RL) bewegt. Im Gegensatz zum herkömmlichen, modellfreien Reinforcement Learning, bei dem ein Agent durch Trial und Error lernt, nutzt MBRL eine explizite Repräsentation der Umgebung, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Bei modellbasiertem Verstärkungslernen wird ein Modell der Umgebung erstellt, das die möglichen Zustände, Aktionen und deren Folgen simulieren kann. Dieses Modell kann entweder aus vorhandenen Daten gelernt werden oder manuell definiert sein. Mit Hilfe dieses Modells kann der Agent zukünftige Zustände vorhersagen und optimale Aktionen planen, anstatt sich ausschließlich auf die aktuelle Beobachtung zu verlassen.
Ein zentraler Bestandteil von MBRL ist die Planungskomponente. Der Agent nutzt das Modell, um verschiedene Handlungsoptionen zu bewerten und diejenige auszuwählen, die das höchste Belohnungspotenzial hat. Dieser Prozess ermöglicht es dem Agenten, effizienter zu lernen und in komplexen Umgebungen erfolgreich zu handeln.
Die Vorteile von MBRL liegen in der Fähigkeit, in unbekannten oder dynamischen Umgebungen zu operieren, sowie in der Möglichkeit, das Lernen zu beschleunigen, indem das Modell als Grundlage für Entscheidungen dient. Allerdings erfordert die Erstellung und Pflege eines genauen Modells Ressourcen und Expertenwissen, was die Anwendung in einigen Fällen einschränken kann.
Model-basierte Verstärkungslernen findet Anwendung in Bereichen wie der Robotik, der Prozessoptimierung und der autonomen Systemsteuerung, wo präzise Planung und Vorhersage entscheidend sind.