論文の概要: Robust Reinforcement Learning using Least Squares Policy Iteration with Provable Performance Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11608v4
• Date: Thu, 11 Feb 2021 21:08:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 22:39:43.117336
• Title: Robust Reinforcement Learning using Least Squares Policy Iteration with Provable Performance Guarantees
• Title（参考訳）: 確率的性能保証を伴う最小二乗政策反復を用いたロバスト強化学習
• Authors: Kishan Panaganti and Dileep Kalathil
• Abstract要約: 本稿では,ロバストマルコフ決定過程(RMDP)におけるモデルレス強化学習の課題について述べる。 本稿では、まず、ポリシー評価のための多段階オンラインモデルフリー学習アルゴリズムであるRobust Least Squares Policy Evaluationアルゴリズムを提案する。 次に,ロバスト・ラスト・スクエアズ・ポリシー・イテレーション (RLSPI) アルゴリズムを提案し,ロバスト・ラスト・スクエアズ・ポリシーを最適に学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8073142980733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the problem of model-free reinforcement learning for Robust Markov Decision Process (RMDP) with large state spaces. The goal of the RMDP framework is to find a policy that is robust against the parameter uncertainties due to the mismatch between the simulator model and real-world settings. We first propose the Robust Least Squares Policy Evaluation algorithm, which is a multi-step online model-free learning algorithm for policy evaluation. We prove the convergence of this algorithm using stochastic approximation techniques. We then propose Robust Least Squares Policy Iteration (RLSPI) algorithm for learning the optimal robust policy. We also give a general weighted Euclidean norm bound on the error (closeness to optimality) of the resulting policy. Finally, we demonstrate the performance of our RLSPI algorithm on some standard benchmark problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロバストマルコフ決定過程(RMDP)におけるモデルレス強化学習の課題について述べる。 RMDPフレームワークの目標は,シミュレータモデルと実世界の設定のミスマッチによるパラメータの不確実性に対して堅牢なポリシーを見つけることである。 まず,ポリシ評価のための多段階オンラインモデルフリー学習アルゴリズムであるロバスト最小二乗政策評価アルゴリズムを提案する。 確率近似手法を用いてこのアルゴリズムの収束を証明する。 次に,最適ロバストポリシを学習するためのロバスト最小二乗政策反復(rlspi)アルゴリズムを提案する。 また、結果のポリシーの誤差(最適性に近い)に束縛された一般の重み付きユークリッドノルムを与える。 最後に、いくつかの標準ベンチマーク問題に対して、RSPIアルゴリズムの性能を示す。

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