論文の概要: Model-based Policy Search for Partially Measurable Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08740v1
• Date: Thu, 21 Jan 2021 17:39:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-21 11:24:22.074494
• Title: Model-based Policy Search for Partially Measurable Systems
• Title（参考訳）: 部分測定可能なシステムのモデルに基づくポリシー探索
• Authors: Fabio Amadio, Alberto Dalla Libera, Ruggero Carli, Daniel Nikovski, Diego Romeres
• Abstract要約: 部分計測可能システム(PMS)のためのモデルベース強化学習(MBRL)アルゴリズムを提案する。 Monte Carlo Probabilistic Inference for Learning COntrol for Partially Measurable Systems (MC-PILCO4PMS) と呼ばれる提案アルゴリズムは、システムダイナミクスをモデル化するためにガウスプロセス(GP)に依存している。 提案アルゴリズムの有効性はシミュレーションと2つの実システムの両方で検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.335154302282751
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a Model-Based Reinforcement Learning (MBRL) algorithm for Partially Measurable Systems (PMS), i.e., systems where the state can not be directly measured, but must be estimated through proper state observers. The proposed algorithm, named Monte Carlo Probabilistic Inference for Learning COntrol for Partially Measurable Systems (MC-PILCO4PMS), relies on Gaussian Processes (GPs) to model the system dynamics, and on a Monte Carlo approach to update the policy parameters. W.r.t. previous GP-based MBRL algorithms, MC-PILCO4PMS models explicitly the presence of state observers during policy optimization, allowing to deal PMS. The effectiveness of the proposed algorithm has been tested both in simulation and in two real systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 状態を直接測定することはできないが, 適切な状態観察者によって推定されなければならない部分計測システム (pms) のためのモデルベース強化学習 (mbrl) アルゴリズムを提案する。 提案したアルゴリズムは、MC-PILCO4PMS (Monte Carlo Probabilistic Inference for Learning Control for partially Measurable Systems) と名付けられ、システムダイナミクスをモデル化するためにガウス過程(GP)、およびポリシーパラメータを更新するためのモンテカルロアプローチに依存している。 W.r.t. これまでのGPベースのMBRLアルゴリズム、MC-PILCO4PMSモデルは、ポリシー最適化中の状態オブザーバの存在を明確に示しており、PMSを処理できる。 提案アルゴリズムの有効性はシミュレーションと2つの実システムの両方で検証されている。

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