論文の概要: Formal Policy Synthesis for Continuous-Space Systems via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01319v2
• Date: Sun, 27 Sep 2020 11:55:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 01:41:30.400247
• Title: Formal Policy Synthesis for Continuous-Space Systems via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による連続空間システムの形式的ポリシー合成
• Authors: Milad Kazemi and Sadegh Soudjani
• Abstract要約: 有限メモリで決定論的な計算ポリシーに強化学習を適用する方法を示す。 我々は、学習した政策を最適な政策に収束させるために必要な仮定と理論を開発する。 本研究では,4次元のカートポールシステムと6次元のボート運転問題に対するアプローチを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies satisfaction of temporal properties on unknown stochastic processes that have continuous state spaces. We show how reinforcement learning (RL) can be applied for computing policies that are finite-memory and deterministic using only the paths of the stochastic process. We address properties expressed in linear temporal logic (LTL) and use their automaton representation to give a path-dependent reward function maximised via the RL algorithm. We develop the required assumptions and theories for the convergence of the learned policy to the optimal policy in the continuous state space. To improve the performance of the learning on the constructed sparse reward function, we propose a sequential learning procedure based on a sequence of labelling functions obtained from the positive normal form of the LTL specification. We use this procedure to guide the RL algorithm towards a policy that converges to an optimal policy under suitable assumptions on the process. We demonstrate the approach on a 4-dim cart-pole system and 6-dim boat driving problem.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,連続状態空間を持つ未知確率過程における時間特性の満足度について検討する。 本稿では、確率過程の経路のみを用いて有限メモリで決定論的な計算ポリシーに対して強化学習(RL)を適用する方法を示す。 線形時間論理(LTL)で表現された特性に対処し、そのオートマトン表現を用いて、RLアルゴリズムにより最大化された経路依存報酬関数を与える。 我々は,学習した政策を連続状態空間の最適政策に収束させるために必要な仮定と理論を開発する。 構築されたスパース報酬関数の学習性能を向上させるために,LTL仕様の正の正規形式から得られたラベル付け関数のシーケンスに基づく逐次学習手法を提案する。 我々はこの手順を用いて、RLアルゴリズムをプロセス上の適切な仮定の下で最適なポリシーに収束するポリシーへ導く。 本研究では,4次元のカートポールシステムと6次元のボート運転問題に対するアプローチを示す。

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