論文の概要: A Policy Efficient Reduction Approach to Convex Constrained Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12916v1
• Date: Sun, 29 Aug 2021 20:51:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-31 14:31:24.746345
• Title: A Policy Efficient Reduction Approach to Convex Constrained Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Convex Constrained Deep Reinforcement Learning に対する政策効率化手法
• Authors: Tianchi Cai, Wenpeng Zhang, Lihong Gu, Xiaodong Zeng, Jinjie Gu
• Abstract要約: 本稿では,最小基準点法(MNP)を一般化した条件勾配型アルゴリズムを提案する。 提案手法は,メモリコストを桁違いに削減し,その性能と効率を両立させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.811714058940267
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Although well-established in general reinforcement learning (RL), value-based methods are rarely explored in constrained RL (CRL) for their incapability of finding policies that can randomize among multiple actions. To apply value-based methods to CRL, a recent groundbreaking line of game-theoretic approaches uses the mixed policy that randomizes among a set of carefully generated policies to converge to the desired constraint-satisfying policy. However, these approaches require storing a large set of policies, which is not policy efficient, and may incur prohibitive memory costs in constrained deep RL. To address this problem, we propose an alternative approach. Our approach first reformulates the CRL to an equivalent distance optimization problem. With a specially designed linear optimization oracle, we derive a meta-algorithm that solves it using any off-the-shelf RL algorithm and any conditional gradient (CG) type algorithm as subroutines. We then propose a new variant of the CG-type algorithm, which generalizes the minimum norm point (MNP) method. The proposed method matches the convergence rate of the existing game-theoretic approaches and achieves the worst-case optimal policy efficiency. The experiments on a navigation task show that our method reduces the memory costs by an order of magnitude, and meanwhile achieves better performance, demonstrating both its effectiveness and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 一般強化学習(RL)では確立されているが、複数のアクション間でランダム化可能なポリシーを見つけることができないため、制約付きRL(CRL)ではバリューベースの手法が探索されることは稀である。 CRLに値ベースの手法を適用するために、近年のゲーム理論的アプローチの画期的なラインでは、慎重に生成されたポリシーの集合をランダム化し、所望の制約満足ポリシーに収束する混合ポリシーを用いる。 しかし、これらのアプローチはポリシー効率が良くなく、制約された深いrlのメモリコストを発生させる可能性がある、大量のポリシーを格納する必要がある。 この問題に対処するため、我々は別のアプローチを提案する。 提案手法はまずCRLを等価距離最適化問題に再構成する。 特別に設計された線形最適化オラクルを用いて,任意の既成RLアルゴリズムと任意の条件勾配(CG)型アルゴリズムをサブルーチンとするメタアルゴリズムを導出する。 次に,最小基準点法(MNP)を一般化したCG型アルゴリズムの新たな変種を提案する。 提案手法は,既存のゲーム理論アプローチの収束率と一致し,最悪の最適政策効率を実現する。 ナビゲーションタスクにおける実験により,本手法はメモリコストを1桁削減し,その効果と効率を両立させるとともに,より優れた性能を実現することを示す。

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