論文の概要: A Distributional View on Multi-Objective Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07513v1
• Date: Fri, 15 May 2020 13:02:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 22:14:51.589837
• Title: A Distributional View on Multi-Objective Policy Optimization
• Title（参考訳）: 多目的政策最適化に関する分布論
• Authors: Abbas Abdolmaleki, Sandy H. Huang, Leonard Hasenclever, Michael Neunert, H. Francis Song, Martina Zambelli, Murilo F. Martins, Nicolas Heess, Raia Hadsell, Martin Riedmiller
• Abstract要約: 大規模不変な方法で目的の好みを設定することができる多目的強化学習アルゴリズムを提案する。 フレームワーク内で異なる好みを設定することで、非支配的なソリューションの空間を追跡できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.690800846837273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many real-world problems require trading off multiple competing objectives. However, these objectives are often in different units and/or scales, which can make it challenging for practitioners to express numerical preferences over objectives in their native units. In this paper we propose a novel algorithm for multi-objective reinforcement learning that enables setting desired preferences for objectives in a scale-invariant way. We propose to learn an action distribution for each objective, and we use supervised learning to fit a parametric policy to a combination of these distributions. We demonstrate the effectiveness of our approach on challenging high-dimensional real and simulated robotics tasks, and show that setting different preferences in our framework allows us to trace out the space of nondominated solutions.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の問題の多くは、複数の競合目標のトレードオフを必要とする。 しかし、これらの目的はしばしば異なる単位やスケールであり、故意の単位において目的よりも数値的な好みを表現することが困難になる。 本稿では,目的の好みをスケール不変な方法で設定可能な,多目的強化学習のための新しいアルゴリズムを提案する。 目的ごとの行動分布を学習することを提案し,これらの分布の組み合わせにパラメトリックなポリシーを適合させるために教師付き学習を用いる。 我々は,高次元実・模擬ロボットの課題に対するアプローチの有効性を実証し,フレームワーク内で異なる好みを設定することで,非支配的なソリューションの空間を追跡できることを示す。

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