論文の概要: Cautious Reinforcement Learning with Logical Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12156v2
- Date: Sat, 21 Mar 2020 10:26:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-28 13:57:54.703201
- Title: Cautious Reinforcement Learning with Logical Constraints
- Title（参考訳）: 論理制約による注意強化学習
- Authors: Mohammadhosein Hasanbeig, Alessandro Abate, Daniel Kroening
- Abstract要約: 適応型安全なパッドディングは、学習プロセス中の安全性を確保しつつ、RL(Reinforcement Learning)に最適な制御ポリシーの合成を強制する。
理論的な保証は、合成されたポリシーの最適性と学習アルゴリズムの収束について利用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.96597639789279
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents the concept of an adaptive safe padding that forces
Reinforcement Learning (RL) to synthesise optimal control policies while
ensuring safety during the learning process. Policies are synthesised to
satisfy a goal, expressed as a temporal logic formula, with maximal
probability. Enforcing the RL agent to stay safe during learning might limit
the exploration, however we show that the proposed architecture is able to
automatically handle the trade-off between efficient progress in exploration
(towards goal satisfaction) and ensuring safety. Theoretical guarantees are
available on the optimality of the synthesised policies and on the convergence
of the learning algorithm. Experimental results are provided to showcase the
performance of the proposed method.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Reinforcement Learning (RL) が学習過程の安全性を確保しつつ,最適制御ポリシの合成を強制する適応型安全なパディングの概念を提案する。
ポリシーは、最大確率の時相論理式として表される目標を満たすために合成される。
学習中にRLエージェントを安全に保つよう強制することは、探索を制限する可能性があるが、提案されたアーキテクチャは、探索における効率的な進捗(目標達成に向けて)と安全性の確保の間のトレードオフを自動的に処理できることを示している。
理論的な保証は、合成されたポリシーの最適性と学習アルゴリズムの収束について利用できる。
提案手法の性能を示す実験結果が得られた。
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