arXiv:2504.05978v2 Announce Type: replace 
Abstract: Reinforcement learning (RL) is a powerful framework for decision-making in uncertain environments, but it often requires large amounts of data to learn an optimal policy. We address this challenge by incorporating prior model knowledge to guide exploration and accelerate the learning process. Specifically, we assume access to a model set that contains the true transition kernel and reward function. We optimize over this model set to obtain upper and lower bounds on the Q-function, which are then used to guide the exploration of the agent. We provide theoretical guarantees on the convergence of the Q-function to the optimal Q-function under the proposed class of exploring policies. Furthermore, we also introduce a data-driven regularized version of the model set optimization problem that ensures the convergence of the class of exploring policies to the optimal policy. Lastly, we show that when the model set has a specific structure, namely the bounded-parameter MDP (BMDP) framework, the regularized model set optimization problem becomes convex and simple to implement. In this setting, we also prove finite-time convergence to the optimal policy under mild assumptions. We demonstrate the effectiveness of the proposed exploration strategy, which we call BUMEX (Bounded Uncertainty Model-based Exploration), in a simulation study. The results indicate that the proposed method can significantly accelerate learning in benchmark examples. A toolbox is available at https://github.com/JvHulst/BUMEX.

تسلط دراسة حديثة حول التعلم المعزز الضوء على نهج جديد لتحسين اتخاذ القرارات في البيئات غير المؤكدة من خلال دمج المعرفة السابقة حول النماذج. تهدف هذه الطريقة إلى تقليل متطلبات البيانات التي تحتاجها عادةً لتعلم سياسة مثلى، مما يجعل العملية أكثر كفاءة. من خلال تحسين مجموعة من النماذج التي تتضمن نواة الانتقال الحقيقية ودالة المكافأة، يمكن للباحثين توجيه الاستكشاف وتسريع التعلم. هذه الخطوة مهمة لأنها قد تؤدي إلى تطبيقات أسرع وأكثر فعالية للتعلم المعزز في مجالات متنوعة، من الروبوتات إلى المالية.

Un estudio reciente sobre el aprendizaje por refuerzo destaca un enfoque novedoso para mejorar la toma de decisiones en entornos inciertos al integrar conocimientos previos sobre modelos. Este método busca reducir los requisitos de datos que normalmente se necesitan para aprender una política óptima, haciendo que el proceso sea más eficiente. Al optimizar un conjunto de modelos que incluye el núcleo de transición verdadero y la función de recompensa, los investigadores pueden guiar la exploración y acelerar el aprendizaje. Este avance es significativo, ya que podría llevar a aplicaciones más rápidas y efectivas del aprendizaje por refuerzo en diversos campos, desde la robótica hasta las finanzas.

Une étude récente sur l'apprentissage par renforcement met en avant une nouvelle approche pour améliorer la prise de décision dans des environnements incertains en intégrant des connaissances préalables sur les modèles. Cette méthode vise à réduire les besoins en données généralement nécessaires pour apprendre une politique optimale, rendant le processus plus efficace. En optimisant un ensemble de modèles qui inclut le noyau de transition réel et la fonction de récompense, les chercheurs peuvent guider l'exploration et accélérer l'apprentissage. Cette avancée est significative car elle pourrait conduire à des applications plus rapides et plus efficaces de l'apprentissage par renforcement dans divers domaines, de la robotique à la finance.

A recent study on reinforcement learning highlights a novel approach to enhance decision-making in uncertain environments by integrating prior model knowledge. This method aims to reduce the data requirements typically needed for optimal policy learning, making the process more efficient. By optimizing over a set of models that includes the true transition kernel and reward function, researchers can guide exploration and accelerate learning. This advancement is significant as it could lead to faster and more effective applications of reinforcement learning in various fields, from robotics to finance.

Smart Exploration in Reinforcement Learning using Bounded Uncertainty Models

arXiv:2601.08247v1 Announce Type: new 
Abstract: Financial markets are influenced by human behavior that deviates from rationality due to cognitive biases. Traditional reinforcement learning (RL) models for financial decision-making assume rational agents, potentially overlooking the impact of psychological factors. This study integrates cognitive biases into RL frameworks for financial trading, hypothesizing that such models can exhibit human-like trading behavior and achieve better risk-adjusted returns than standard RL agents. We introduce biases, such as overconfidence and loss aversion, into reward structures and decision-making processes and evaluate their performance in simulated and real-world trading environments. Despite its inconclusive or negative results, this study provides insights into the challenges of incorporating human-like biases into RL, offering valuable lessons for developing robust financial AI systems.

دراسة حديثة نُشرت على arXiv تستكشف دمج التحيزات المعرفية في أطر التعلم المعزز (RL) لاتخاذ القرارات المالية، مشددةً على كيفية تأثير سلوك الإنسان المتأثر بتحيزات مثل الثقة الزائدة والقلق من الخسارة على استراتيجيات التداول. تهدف الأبحاث إلى إثبات أن نماذج التعلم المعزز التي تتضمن هذه التحيزات يمكن أن تحقق عوائد معدلة للمخاطر أفضل مقارنة بالنماذج التقليدية التي تفترض العقلانية.

Un estudio reciente publicado en arXiv explora la integración de sesgos cognitivos en los marcos de aprendizaje por refuerzo (RL) para la toma de decisiones financieras, destacando cómo el comportamiento humano influenciado por sesgos como la sobreconfianza y la aversión a la pérdida puede afectar las estrategias de trading. La investigación busca demostrar que los modelos de RL que incorporan estos sesgos pueden lograr mejores rendimientos ajustados al riesgo en comparación con los modelos tradicionales que asumen racionalidad.

Une étude récente publiée sur arXiv examine l'intégration des biais cognitifs dans les cadres d'apprentissage par renforcement (RL) pour la prise de décision financière, soulignant comment le comportement humain influencé par des biais tels que la surconfiance et l'aversion à la perte peut affecter les stratégies de trading. La recherche vise à démontrer que les modèles RL intégrant ces biais peuvent obtenir de meilleurs rendements ajustés au risque par rapport aux modèles traditionnels qui supposent la rationalité.

A recent study published on arXiv explores the integration of cognitive biases into reinforcement learning (RL) frameworks for financial decision-making, highlighting how human behavior influenced by biases like overconfidence and loss aversion can affect trading strategies. The research aims to demonstrate that RL models incorporating these biases can achieve better risk-adjusted returns compared to traditional models that assume rationality.

Incorporating Cognitive Biases into Reinforcement Learning for Financial Decision-Making

arXiv:2510.21060v2 Announce Type: replace 
Abstract: Policy optimization (PO) is a cornerstone of modern reinforcement learning (RL), with diverse applications spanning robotics, healthcare, and large language model training. The increasing deployment of PO in sensitive domains, however, raises significant privacy concerns. In this paper, we initiate a theoretical study of differentially private policy optimization, focusing explicitly on its sample complexity. We first formalize an appropriate definition of differential privacy (DP) tailored to PO, addressing the inherent challenges arising from on-policy learning dynamics and the subtlety involved in defining the unit of privacy. We then systematically analyze the sample complexity of widely-used PO algorithms, including policy gradient (PG), natural policy gradient (NPG) and more, under DP constraints and various settings, via a unified framework. Our theoretical results demonstrate that privacy costs can often manifest as lower-order terms in the sample complexity, while also highlighting subtle yet important observations in private PO settings. These offer valuable practical insights for privacy-preserving PO algorithms.

تم نشر دراسة حديثة حول تحسين السياسات بشكل مختلف (DPPO) تركز على تعقيد العينة في تحسين السياسات (PO) في التعلم المعزز (RL). تتناول هذه الدراسة المخاوف المتعلقة بالخصوصية في التطبيقات الحساسة مثل الروبوتات والرعاية الصحية من خلال صياغة تعريف للخصوصية المختلفة يتناسب مع PO وتحليل تعقيد العينة لعدة خوارزميات PO تحت قيود DP.

Se ha publicado un estudio reciente sobre la optimización de políticas diferencialmente privadas (DPPO), centrado en la complejidad de muestra de la optimización de políticas (PO) en el aprendizaje por refuerzo (RL). Esta investigación aborda las preocupaciones de privacidad en aplicaciones sensibles como la robótica y la atención médica al formalizar una definición de privacidad diferencial adaptada a la PO y analizar la complejidad de muestra de varios algoritmos de PO bajo restricciones de DP.

Une étude récente sur l'optimisation de politiques différemment privées (DPPO) a été publiée, se concentrant sur la complexité d'échantillonnage de l'optimisation de politiques (PO) dans l'apprentissage par renforcement (RL). Cette recherche aborde les préoccupations en matière de confidentialité dans des applications sensibles telles que la robotique et les soins de santé en formalisant une définition de la confidentialité différentielle adaptée à la PO et en analysant la complexité d'échantillonnage de divers algorithmes de PO sous des contraintes de DP.

A recent study on differentially private policy optimization (DPPO) has been published, focusing on the sample complexity of policy optimization (PO) in reinforcement learning (RL). This research addresses privacy concerns in sensitive applications such as robotics and healthcare by formalizing a definition of differential privacy tailored to PO and analyzing the sample complexity of various PO algorithms under DP constraints.

On the Sample Complexity of Differentially Private Policy Optimization

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Smart Exploration in Reinforcement Learning using Bounded Uncertainty Models

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