Fugu-MT 論文翻訳(概要): Model-based controlled learning of MDP policies with an application to lost-sales inventory control

論文の概要: Model-based controlled learning of MDP policies with an application to lost-sales inventory control

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.15122v1
Date: Mon, 30 Nov 2020 18:53:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-06 21:52:01.388067
Title: Model-based controlled learning of MDP policies with an application to lost-sales inventory control
Title（参考訳）: mdpポリシーのモデルベース制御学習とロスサール在庫管理への応用
Authors: Willem van Jaarsveld
Abstract要約: 近年の文献では、ニューラルネットワークはサプライチェーンやロジスティクスにおいて、様々な動的モデルにわたって優れたMDPポリシーを表現できることが確認されている。分散低減手法を取り入れたモデルベースアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent literature established that neural networks can represent good MDP policies across a range of stochastic dynamic models in supply chain and logistics. To overcome limitations of the model-free algorithms typically employed to learn/find such neural network policies, a model-based algorithm is proposed that incorporates variance reduction techniques. For the classical lost sales inventory model, the algorithm learns neural network policies that are superior to those learned using model-free algorithms, while also outperforming heuristic benchmarks. The algorithm may be an interesting candidate to apply to other stochastic dynamic problems in supply chain and logistics.
Abstract（参考訳）: 近年の文献では、ニューラルネットワークはサプライチェーンとロジスティクスにおける様々な確率的力学モデルにまたがる優れたMDPポリシーを表現できることが確認されている。このようなニューラルネットワークポリシーの学習・精算に使用されるモデルフリーアルゴリズムの限界を克服するために,分散低減手法を取り入れたモデルベースアルゴリズムを提案する。従来の失われた販売在庫モデルでは、このアルゴリズムはモデルフリーのアルゴリズムで学んだものよりも優れたニューラルネットワークポリシーを学習し、ヒューリスティックなベンチマークも上回っている。このアルゴリズムは、サプライチェーンとロジスティクスの他の確率的動的問題に適用する興味深い候補となるかもしれない。

関連論文リスト

Comparison of Model Predictive Control and Proximal Policy Optimization for a 1-DOF Helicopter System [0.7499722271664147]
本研究は,Quanser Aero 2システムに適用された深層強化学習(DRL)アルゴリズムであるモデル予測制御(MPC)とPPOの比較分析を行う。 PPOは上昇時間と適応性に優れており、迅速な応答と適応性を必要とするアプリケーションには有望なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-28T08:35:34Z)
How Can LLM Guide RL? A Value-Based Approach [68.55316627400683]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、将来の行動方針をフィードバックで改善することにより、シーケンシャルな意思決定問題の事実上の標準的実践となった。大規模言語モデル(LLM)の最近の発展は、言語理解と生成において印象的な能力を示したが、探索と自己改善能力に欠けていた。我々はLINVITというアルゴリズムを開発し、LLMガイダンスを値ベースRLの正規化因子として組み込んで学習に必要なデータ量を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-25T20:07:13Z)
Deep reinforcement learning for machine scheduling: Methodology, the state-of-the-art, and future directions [2.4541568670428915]
マシンスケジューリングは、製造ルールとジョブ仕様に準拠しながら、マシンへのジョブ割り当てを最適化することを目的としている。人工知能の重要な構成要素であるDeep Reinforcement Learning (DRL)は、ゲームやロボティクスなど、さまざまな分野において有望であることを示している。本稿では、DRLに基づくアプローチの総合的なレビューと比較を行い、その方法論、応用、利点、限界を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-04T22:45:09Z)
Efficient Deep Reinforcement Learning Requires Regulating Overfitting [91.88004732618381]
本稿では,高時間差(TD)誤差が深部RLアルゴリズムの性能に悪影響を及ぼす主要な原因であることを示す。検証TDエラーをターゲットとした簡単なオンラインモデル選択法は,状態ベースDMCおよびGymタスク間で有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-20T17:11:05Z)
Benchmarking Actor-Critic Deep Reinforcement Learning Algorithms for Robotics Control with Action Constraints [9.293472255463454]
本研究では,行動制約付き強化学習(RL)アルゴリズムの評価のためのベンチマークを提案する。複数のロボット制御環境にまたがる既存のアルゴリズムとその新しい変種を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-18T05:45:09Z)
Train Hard, Fight Easy: Robust Meta Reinforcement Learning [78.16589993684698]
実世界のアプリケーションにおける強化学習(RL)の大きな課題は、環境、タスク、クライアントの違いである。標準的なMRL法は、タスクよりも平均的なリターンを最適化するが、リスクや難易度の高いタスクでは悪い結果に悩まされることが多い。本研究では, MRL の頑健な目標を制御レベルで定義する。ロバストメタRLアルゴリズム(RoML)を用いてデータ非効率に対処する
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-26T14:54:39Z)
A Transferable and Automatic Tuning of Deep Reinforcement Learning for Cost Effective Phishing Detection [21.481974148873807]
現実の課題の多くは、複数の補完的な学習モデルのアンサンブルを配置する必要がある。 Deep Reinforcement Learning (DRL) はコスト効率のよい代替手段であり、検出器は前者の出力に基づいて動的に選択される。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-19T14:09:07Z)
Towards Deployment-Efficient Reinforcement Learning: Lower Bound and Optimality [141.89413461337324]
展開効率は、強化学習(RL)の多くの実世界の応用にとって重要な基準である本稿では,「制約付き最適化」の観点から,デプロイ効率の高いRL(DE-RL)の理論的定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-14T01:31:46Z)
Deep Policy Iteration with Integer Programming for Inventory Management [8.27175065641495]
本稿では,大規模なアクセス可能な行動空間と状態依存制約を用いた長期割引報酬問題を最適化するための枠組みを提案する。提案したプログラム可能なアクター強化学習(PARL)は,ニューラルネットワーク(NN)を利用して値関数を近似するディープ・ポリシー法を用いる。我々は、提案アルゴリズムを最先端のRLアルゴリズムに対してベンチマークし、一般的に補充を使い、既存の手法を平均14.7%も上回っていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-04T01:40:34Z)
Critic Regularized Regression [70.8487887738354]
批判正規化回帰(CRR)形式を用いてデータからポリシーを学習するための新しいオフラインRLアルゴリズムを提案する。 CRRは驚くほどよく動作し、高次元の状態と行動空間を持つタスクにスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-26T17:50:26Z)
Guided Constrained Policy Optimization for Dynamic Quadrupedal Robot Locomotion [78.46388769788405]
我々は,制約付きポリシー最適化(CPPO)の実装に基づくRLフレームワークであるGCPOを紹介する。誘導制約付きRLは所望の最適値に近い高速収束を実現し,正確な報酬関数チューニングを必要とせず,最適かつ物理的に実現可能なロボット制御動作を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-22T10:15:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。