論文の概要: Certified Reinforcement Learning with Logic Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1902.00778v4
• Date: Tue, 6 Jun 2023 15:52:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 00:27:05.777908
• Title: Certified Reinforcement Learning with Logic Guidance
• Title（参考訳）: 論理指導による認証強化学習
• Authors: Hosein Hasanbeig, Daniel Kroening, Alessandro Abate
• Abstract要約: 線形時間論理(LTL)を用いて未知の連続状態/動作マルコフ決定過程(MDP)のゴールを定式化できるモデルフリーなRLアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、トレースが仕様を最大確率で満たす制御ポリシーを合成することが保証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.2286146954051
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) is a widely employed machine learning architecture that has been applied to a variety of control problems. However, applications in safety-critical domains require a systematic and formal approach to specifying requirements as tasks or goals. We propose a model-free RL algorithm that enables the use of Linear Temporal Logic (LTL) to formulate a goal for unknown continuous-state/action Markov Decision Processes (MDPs). The given LTL property is translated into a Limit-Deterministic Generalised Buchi Automaton (LDGBA), which is then used to shape a synchronous reward function on-the-fly. Under certain assumptions, the algorithm is guaranteed to synthesise a control policy whose traces satisfy the LTL specification with maximal probability.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(rl)は、さまざまな制御問題に適用された、広く使用されている機械学習アーキテクチャである。 しかしながら、安全クリティカルなドメインのアプリケーションは、要求をタスクや目標として指定するための体系的で形式的なアプローチを必要とする。 線形時間論理(LTL)を用いて未知の連続状態/動作マルコフ決定過程(MDP)のゴールを定式化できるモデルフリーなRLアルゴリズムを提案する。 与えられたLTL特性は、リミット決定論的一般化Buchi Automaton (LDGBA) に変換され、その後、オンザフライで同期報酬関数を形成する。 特定の仮定の下では、アルゴリズムは最大確率でltl仕様を満たすトレースを持つ制御ポリシーを合成することが保証される。

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