論文の概要: Deep Reinforcement Learning with Embedded LQR Controllers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07175v1
• Date: Mon, 18 Jan 2021 17:28:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-27 05:46:06.255317
• Title: Deep Reinforcement Learning with Embedded LQR Controllers
• Title（参考訳）: 組込みLQRコントローラによる深層強化学習
• Authors: Wouter Caarls
• Abstract要約: 本稿では,LQR制御をアクションセットに統合し,リプレイメモリにおける計算制御の一般化と回避を可能にする手法を提案する。 いずれの場合も、LQR制御の追加はパフォーマンスを向上させることができるが、離散的なアクションセットを強化するために使用できる場合、効果はより重大である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.256413718364189
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning is a model-free optimal control method that optimizes a control policy through direct interaction with the environment. For reaching tasks that end in regulation, popular discrete-action methods are not well suited due to chattering in the goal state. We compare three different ways to solve this problem through combining reinforcement learning with classical LQR control. In particular, we introduce a method that integrates LQR control into the action set, allowing generalization and avoiding fixing the computed control in the replay memory if it is based on learned dynamics. We also embed LQR control into a continuous-action method. In all cases, we show that adding LQR control can improve performance, although the effect is more profound if it can be used to augment a discrete action set.
• Abstract（参考訳）: 強化学習は、環境との直接相互作用を通じて制御ポリシーを最適化するモデルフリーの最適制御方法である。 規制に終止符を打つタスクには、ゴール状態のチャタリングのため、一般的な離散アクションメソッドが適していない。 強化学習と古典的lqr制御を組み合わせることで,この問題を解決する3つの方法を比較した。 特に,LQR制御をアクションセットに統合し,学習力学に基づく場合のリプレイメモリにおける計算制御の一般化と修正を回避する手法を提案する。 また,LQR制御を連続動作法に組み込む。 いずれの場合においても、lqr制御の追加によりパフォーマンスが向上するが、個別のアクションセットの強化に使用できる場合、その効果はより深くなる。

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