論文の概要: Towards Safe Policy Improvement for Non-Stationary MDPs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12645v2
• Date: Thu, 17 Dec 2020 20:26:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 21:39:59.439471
• Title: Towards Safe Policy Improvement for Non-Stationary MDPs
• Title（参考訳）: 非定常MDPの安全政策改善に向けて
• Authors: Yash Chandak, Scott M. Jordan, Georgios Theocharous, Martha White, Philip S. Thomas
• Abstract要約: 多くの実世界の利害問題は非定常性を示し、利害関係が高ければ、偽の定常性仮定に関連するコストは受け入れがたい。 我々は、スムーズに変化する非定常的な意思決定問題に対して、高い信頼性で安全性を確保するための第一歩を踏み出します。 提案手法は,時系列解析を用いたモデルフリー強化学習の合成により,セルドンアルゴリズムと呼ばれる安全なアルゴリズムを拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.9966576179679
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many real-world sequential decision-making problems involve critical systems with financial risks and human-life risks. While several works in the past have proposed methods that are safe for deployment, they assume that the underlying problem is stationary. However, many real-world problems of interest exhibit non-stationarity, and when stakes are high, the cost associated with a false stationarity assumption may be unacceptable. We take the first steps towards ensuring safety, with high confidence, for smoothly-varying non-stationary decision problems. Our proposed method extends a type of safe algorithm, called a Seldonian algorithm, through a synthesis of model-free reinforcement learning with time-series analysis. Safety is ensured using sequential hypothesis testing of a policy's forecasted performance, and confidence intervals are obtained using wild bootstrap.
• Abstract（参考訳）: 現実世界のシーケンシャルな意思決定には、金融リスクと人命リスクを伴う重要なシステムが含まれる。 過去にいくつかの研究がデプロイに安全な方法を提案しているが、根底にある問題は静止していると仮定している。 しかし、多くの実世界の利害問題は非定常性を示し、利害関係が高ければ、偽の定常性仮定に関連するコストは受け入れがたい。 我々は、スムーズに変化する非定常的な意思決定問題に対して、安全を確実にする第一歩を踏み出します。 提案手法は,時系列解析を用いたモデルフリー強化学習の合成により,セルドンアルゴリズムと呼ばれる安全なアルゴリズムを拡張した。 ポリシーの予測性能の逐次仮説テストを用いて安全性を保証し、ワイルドブートストラップを用いて信頼区間を求める。

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