論文の概要: Lyapunov Barrier Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09230v1
• Date: Tue, 16 Mar 2021 17:58:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-17 14:21:50.863310
• Title: Lyapunov Barrier Policy Optimization
• Title（参考訳）: リャプノフ障壁政策最適化
• Authors: Harshit Sikchi, Wenxuan Zhou, David Held
• Abstract要約: 本稿では,lyapunovベースのバリア関数を用いて,トレーニングイテレーション毎にポリシ更新をセーフセットに制限する手法であるlbpoを提案する。 また,本手法により,環境の制約に対して,エージェントの保守性を制御できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.364174084072872
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deploying Reinforcement Learning (RL) agents in the real-world require that the agents satisfy safety constraints. Current RL agents explore the environment without considering these constraints, which can lead to damage to the hardware or even other agents in the environment. We propose a new method, LBPO, that uses a Lyapunov-based barrier function to restrict the policy update to a safe set for each training iteration. Our method also allows the user to control the conservativeness of the agent with respect to the constraints in the environment. LBPO significantly outperforms state-of-the-art baselines in terms of the number of constraint violations during training while being competitive in terms of performance. Further, our analysis reveals that baselines like CPO and SDDPG rely mostly on backtracking to ensure safety rather than safe projection, which provides insight into why previous methods might not have effectively limit the number of constraint violations.
• Abstract（参考訳）: 現実世界にRLエージェントを配置するには、エージェントが安全上の制約を満たす必要がある。 現在のRLエージェントは、これらの制約を考慮せずに環境を探索し、環境内のハードウェアや他のエージェントにダメージを与える可能性がある。 本稿では,lyapunovベースのバリア関数を用いて,トレーニングイテレーション毎にポリシ更新をセーフセットに制限する手法であるlbpoを提案する。 また,本手法により,環境の制約に対して,エージェントの保守性を制御できる。 LBPOは、パフォーマンスの点で競争力がありながら、トレーニング中の制約違反の数で最先端のベースラインを著しく上回る。 さらに,本分析の結果から,CPOやSDDPGなどのベースラインは,安全投射ではなくバックトラックに大きく依存していることが明らかとなった。

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