論文の概要: On the impact of MDP design for Reinforcement Learning agents in
Resource Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03202v1
- Date: Tue, 7 Sep 2021 17:13:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-08 14:40:31.773968
- Title: On the impact of MDP design for Reinforcement Learning agents in
Resource Management
- Title（参考訳）: 資源管理における強化学習エージェントのMDP設計の影響について
- Authors: Renato Luiz de Freitas Cunha, Luiz Chaimowicz
- Abstract要約: 我々は,MDPの4つのバリエーションを比較し,その計算要求とエージェント性能への影響を論じる。
マルチレイヤ・パーセプトロンを近似関数として使用する場合、コンパクトな状態表現は環境間のエージェントの移動を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8223798883838329
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The recent progress in Reinforcement Learning applications to Resource
Management presents MDPs without a deeper analysis of the impacts of design
decisions on agent performance. In this paper, we compare and contrast four
different MDP variations, discussing their computational requirements and
impacts on agent performance by means of an empirical analysis. We conclude by
showing that, in our experiments, when using Multi-Layer Perceptrons as
approximation function, a compact state representation allows transfer of
agents between environments, and that transferred agents have good performance
and outperform specialized agents in 80\% of the tested scenarios, even without
retraining.
- Abstract（参考訳）: リソース管理への強化学習アプリケーションの最近の進歩は、設計決定がエージェントのパフォーマンスに与える影響を深く分析することなくmdpを提供する。
本稿では,4種類のMDP変動を比較比較・比較し,その計算条件とエージェント性能への影響を経験的分析により検討する。
実験の結果,マルチレイヤ・パーセプトロンを近似関数として使用する場合,環境間のエージェントの移動が可能であり,移動エージェントの性能は良好であり,テストシナリオの80%において,再トレーニングを伴わずに特殊エージェントよりも優れていた。
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