論文の概要: Constrained Risk-Averse Markov Decision Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02423v2
• Date: Sun, 28 Mar 2021 23:45:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-22 20:34:03.323825
• Title: Constrained Risk-Averse Markov Decision Processes
• Title（参考訳）: 制約付きリスク逆マルコフ決定過程
• Authors: Mohamadreza Ahmadi, Ugo Rosolia, Michel D. Ingham, Richard M. Murray, and Aaron D. Ames
• Abstract要約: リスク目標と制約を動的に整合させたマルコフ決定プロセスのポリシー設計の問題点を考察する。 制約付きリスク-逆問題より低いバウンドのマルコフポリシーを最適化した手法を提案する。 これらの結果から, 制約付きMDPの線形プログラムを, 総割引コストと制約付きで一般化できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.467950783426947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of designing policies for Markov decision processes (MDPs) with dynamic coherent risk objectives and constraints. We begin by formulating the problem in a Lagrangian framework. Under the assumption that the risk objectives and constraints can be represented by a Markov risk transition mapping, we propose an optimization-based method to synthesize Markovian policies that lower-bound the constrained risk-averse problem. We demonstrate that the formulated optimization problems are in the form of difference convex programs (DCPs) and can be solved by the disciplined convex-concave programming (DCCP) framework. We show that these results generalize linear programs for constrained MDPs with total discounted expected costs and constraints. Finally, we illustrate the effectiveness of the proposed method with numerical experiments on a rover navigation problem involving conditional-value-at-risk (CVaR) and entropic-value-at-risk (EVaR) coherent risk measures.
• Abstract（参考訳）: マルコフ決定プロセス(MDP)の方針を動的コヒーレントなリスク目標と制約で設計する問題を考察する。 まず、問題をLagrangianフレームワークで定式化することから始めます。 リスク目標と制約をマルコフリスク遷移マッピングで表現できるという仮定の下で,制約付きリスク回避問題の下限となるマルコフポリシーを合成する最適化ベース手法を提案する。 定式化された最適化問題は差分凸プログラム (dcps) の形式であり、disciplined convex-concave programming (dccp) フレームワークによって解決できることを実証する。 これらの結果は,制約付きmdpの線形プログラムを,期待コストと制約の合計値で一般化することを示す。 最後に,条件値-値-リスク(CVaR)とエントロピー-値-リスク(EVaR)のコヒーレントリスク対策を含むローバーナビゲーション問題に対する数値実験による提案手法の有効性について述べる。

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