論文の概要: Diversity Policy Gradient for Sample Efficient Quality-Diversity Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08505v5
• Date: Tue, 31 May 2022 08:57:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 02:38:15.870629
• Title: Diversity Policy Gradient for Sample Efficient Quality-Diversity Optimization
• Title（参考訳）: サンプル高効率品質・多様性最適化のための多様性政策勾配
• Authors: Thomas Pierrot, Valentin Mac\'e, F\'elix Chalumeau, Arthur Flajolet, Geoffrey Cideron, Karim Beguir, Antoine Cully, Olivier Sigaud and Nicolas Perrin-Gilbert
• Abstract要約: 多様性とパフォーマンスを両立させることは、探索・探索のトレードオフに対処するための便利な方法である。 本稿では、ポリシーグラディエントアルゴリズムと品質多様性アプローチの強みを組み合わせた新しいアルゴリズムQDPGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8499505363825755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A fascinating aspect of nature lies in its ability to produce a large and diverse collection of organisms that are all high-performing in their niche. By contrast, most AI algorithms focus on finding a single efficient solution to a given problem. Aiming for diversity in addition to performance is a convenient way to deal with the exploration-exploitation trade-off that plays a central role in learning. It also allows for increased robustness when the returned collection contains several working solutions to the considered problem, making it well-suited for real applications such as robotics. Quality-Diversity (QD) methods are evolutionary algorithms designed for this purpose. This paper proposes a novel algorithm, QDPG, which combines the strength of Policy Gradient algorithms and Quality Diversity approaches to produce a collection of diverse and high-performing neural policies in continuous control environments. The main contribution of this work is the introduction of a Diversity Policy Gradient (DPG) that exploits information at the time-step level to drive policies towards more diversity in a sample-efficient manner. Specifically, QDPG selects neural controllers from a MAP-Elites grid and uses two gradient-based mutation operators to improve both quality and diversity. Our results demonstrate that QDPG is significantly more sample-efficient than its evolutionary competitors.
• Abstract（参考訳）: 自然界の興味深い側面は、そのニッチでハイパフォーマンスな、大きく多様な生物のコレクションを生み出す能力にある。 対照的に、ほとんどのAIアルゴリズムは、与えられた問題に対する単一の効率的なソリューションを見つけることに重点を置いている。 パフォーマンスに加えて多様性を目指すことは、学習において中心的な役割を果たす探索と探索のトレードオフに対処するための便利な方法である。 また、返却されたコレクションが考慮された問題に対するいくつかの作業ソリューションを含んでいる場合の堅牢性も向上し、ロボティクスのような実際のアプリケーションに適している。 品質多様性(QD)法はこの目的のために設計された進化的アルゴリズムである。 本稿では,ポリシーグラディエントアルゴリズムと品質多様性アプローチの強みを組み合わせた新しいアルゴリズムQDPGを提案し,連続制御環境における多種多様かつ高性能なニューラルポリシーの収集を行う。 この研究の主な貢献は、サンプル効率のよい方法でより多様性に向かう政策を推進するために、時間段階の情報を活用した多様性政策勾配(dpg)の導入である。 具体的には、QDPGはMAP-Elitesグリッドからニューラルコントローラを選択し、2つの勾配に基づく突然変異演算子を使用して品質と多様性の両方を改善する。 以上の結果から,QDPGは進化的競争相手よりも試料効率が高いことが示された。

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