論文の概要: Reinforcement Learning in Linear Quadratic Deep Structured Teams: Global Convergence of Policy Gradient Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14393v2
• Date: Tue, 15 Dec 2020 06:55:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-07 10:25:12.472393
• Title: Reinforcement Learning in Linear Quadratic Deep Structured Teams: Global Convergence of Policy Gradient Methods
• Title（参考訳）: 線形二次深部構造チームにおける強化学習:政策勾配法のグローバルコンバージェンス
• Authors: Vida Fathi, Jalal Arabneydi and Amir G. Aghdam
• Abstract要約: モデルベースおよびモデルフリー政策勾配勾配と自然政策勾配勾配アルゴリズムのグローバル収束性について検討する。 このようなシステムでは、エージェントをいくつかのサブポピュレーションに分割し、各サブポピュレーション内のエージェントを動的およびコスト関数で結合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we study the global convergence of model-based and model-free policy gradient descent and natural policy gradient descent algorithms for linear quadratic deep structured teams. In such systems, agents are partitioned into a few sub-populations wherein the agents in each sub-population are coupled in the dynamics and cost function through a set of linear regressions of the states and actions of all agents. Every agent observes its local state and the linear regressions of states, called deep states. For a sufficiently small risk factor and/or sufficiently large population, we prove that model-based policy gradient methods globally converge to the optimal solution. Given an arbitrary number of agents, we develop model-free policy gradient and natural policy gradient algorithms for the special case of risk-neutral cost function. The proposed algorithms are scalable with respect to the number of agents due to the fact that the dimension of their policy space is independent of the number of agents in each sub-population. Simulations are provided to verify the theoretical results.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,線形2次深層構造チームに対するモデルベースおよびモデルフリー政策勾配勾配と自然政策勾配勾配アルゴリズムのグローバル収束性について検討する。 このようなシステムでは、エージェントはいくつかのサブポピュレーションに分割され、各サブポピュレーション内のエージェントは、すべてのエージェントの状態とアクションの線形回帰によって、動的およびコスト関数に結合される。 すべてのエージェントはその局所状態とディープ状態と呼ばれる状態の線形回帰を観察する。 十分小さいリスクファクターおよび/または十分な人口に対して、モデルに基づく政策勾配法がグローバルに最適解に収束することを証明する。 任意の数のエージェントが与えられた場合、リスクニュートラルコスト関数の特別な場合に、モデルフリーポリシー勾配と自然ポリシー勾配アルゴリズムを開発する。 提案アルゴリズムは,各サブ人口におけるエージェント数に依存しないため,エージェント数に対してスケーラブルである。 理論結果を検証するためのシミュレーションが提供される。

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