論文の概要: Projection-Based Constrained Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03152v1
• Date: Wed, 7 Oct 2020 04:22:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 22:46:07.840218
• Title: Projection-Based Constrained Policy Optimization
• Title（参考訳）: 射影型制約付き政策最適化
• Authors: Tsung-Yen Yang and Justinian Rosca and Karthik Narasimhan and Peter J. Ramadge
• Abstract要約: 我々は,PCPO (Projection-based Constrained Policy Optimization) という新しいアルゴリズムを提案する。 PCPOは、最先端の手法に比べて3.5倍以上の制約違反と約15%の報酬を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.555500347840805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of learning control policies that optimize a reward function while satisfying constraints due to considerations of safety, fairness, or other costs. We propose a new algorithm, Projection-Based Constrained Policy Optimization (PCPO). This is an iterative method for optimizing policies in a two-step process: the first step performs a local reward improvement update, while the second step reconciles any constraint violation by projecting the policy back onto the constraint set. We theoretically analyze PCPO and provide a lower bound on reward improvement, and an upper bound on constraint violation, for each policy update. We further characterize the convergence of PCPO based on two different metrics: $\normltwo$ norm and Kullback-Leibler divergence. Our empirical results over several control tasks demonstrate that PCPO achieves superior performance, averaging more than 3.5 times less constraint violation and around 15\% higher reward compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 安全性,公正性,その他のコストを考慮した制約を満たしつつ,報酬関数を最適化する学習制御政策の課題を考察する。 提案するアルゴリズムは,PCPO (Projection-Based Constrained Policy Optimization) である。 これは2段階のプロセスでポリシーを最適化するための反復的な方法であり、第1ステップは局所報酬改善更新を行い、第2ステップは制約セットにポリシーを投影することで制約違反を解消する。 我々はPCPOを理論的に分析し、ポリシー更新ごとに報酬改善の上限を低くし、制約違反の上限を高くする。 さらに、$\normltwo$ norm と Kullback-Leibler divergence という2つの異なる指標に基づいてPCPOの収束を特徴づける。 複数の制御タスクに対する実験結果から,PCPOが優れた性能を達成し,制約違反が3.5倍以上減少し,最先端手法に比べて約15倍の報酬が得られた。

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