論文の概要: Importance of Environment Design in Reinforcement Learning: A Study of a Robotic Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10447v1
• Date: Sat, 20 Feb 2021 21:14:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 07:34:16.792325
• Title: Importance of Environment Design in Reinforcement Learning: A Study of a Robotic Environment
• Title（参考訳）: 強化学習における環境設計の重要性 : ロボット環境に関する研究
• Authors: M\'onika Farsang and Luca Szegletes
• Abstract要約: 本稿では,マルコフ決定プロセス(MDP)フレームワークをモデルとした移動ロボットアシスタントの意思決定過程について検討する。 MDPの最適状態-作用結合は非線形ベルマン最適方程式で計算される。 私たちは、同じスキーマで様々な小さな変更を行い、異なる最適なポリシーを生み出します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An in-depth understanding of the particular environment is crucial in reinforcement learning (RL). To address this challenge, the decision-making process of a mobile collaborative robotic assistant modeled by the Markov decision process (MDP) framework is studied in this paper. The optimal state-action combinations of the MDP are calculated with the non-linear Bellman optimality equations. This system of equations can be solved with relative ease by the computational power of Wolfram Mathematica, where the obtained optimal action-values results point to the optimal policy. Unlike other RL algorithms, this methodology does not approximate the optimal behavior, it provides the exact, explicit solution, which provides a strong foundation for our study. With this, we offer new insights into understanding the action selection mechanisms in RL. During the analysis of the robotic environment, we present various small modifications on the very same schema that lead to different optimal policies. Finally, we emphasize that beyond building efficient RL algorithms, only the proper design of the environment can ensure the desired results.
• Abstract（参考訳）: 特定の環境の深い理解は強化学習(RL)において重要である。 この課題に対処するために,マルコフ決定プロセス(MDP)フレームワークをモデルとした移動ロボットアシスタントの意思決定プロセスについて検討した。 MDPの最適状態-作用結合は非線形ベルマン最適方程式で計算される。 この方程式系はWolfram Mathematicaの計算力によって比較的容易に解くことができ、そこで得られる最適作用値の結果は最適政策を指し示す。 他のRLアルゴリズムとは異なり、この手法は最適挙動を近似せず、正確な明確な解を提供し、我々の研究に強力な基礎を与える。 これにより、RLの行動選択メカニズムを理解するための新しい洞察を提供します。 ロボット環境の分析では, 異なる最適方針を導くような, まったく同じスキーマ上で, 様々な小さな修正を提示する。 最後に、効率的なRLアルゴリズムを構築すること以外に、環境の適切な設計だけが望ましい結果を保証することを強調する。

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