論文の概要: Deep Reinforcement Learning with Adjustments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13463v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 03:35:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-29 14:58:05.243627
• Title: Deep Reinforcement Learning with Adjustments
• Title（参考訳）: 調整による深層強化学習
• Authors: Hamed Khorasgani, Haiyan Wang, Chetan Gupta, and Susumu Serita
• Abstract要約: 制御とRLアルゴリズムをブリッジできる連続行動空間のための新しいQ-ラーニングアルゴリズムを提案する。 提案手法は,長期的目標を達成するための複雑なポリシを学習できると同時に,短期的な要件に対応するための調整も容易である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.244120641608447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep reinforcement learning (RL) algorithms can learn complex policies to optimize agent operation over time. RL algorithms have shown promising results in solving complicated problems in recent years. However, their application on real-world physical systems remains limited. Despite the advancements in RL algorithms, the industries often prefer traditional control strategies. Traditional methods are simple, computationally efficient and easy to adjust. In this paper, we first propose a new Q-learning algorithm for continuous action space, which can bridge the control and RL algorithms and bring us the best of both worlds. Our method can learn complex policies to achieve long-term goals and at the same time it can be easily adjusted to address short-term requirements without retraining. Next, we present an approximation of our algorithm which can be applied to address short-term requirements of any pre-trained RL algorithm. The case studies demonstrate that both our proposed method as well as its practical approximation can achieve short-term and long-term goals without complex reward functions.
• Abstract（参考訳）: ディープ強化学習(RL)アルゴリズムは、エージェント操作を時間とともに最適化する複雑なポリシーを学習することができる。 近年、RLアルゴリズムは複雑な問題を解く上で有望な結果を示している。 しかし、実世界の物理システムへの応用は限られている。 RLアルゴリズムの進歩にもかかわらず、産業はしばしば伝統的な制御戦略を好む。 従来の手法は単純で、計算効率が高く、調整が容易である。 本稿では、まず、制御とRLのアルゴリズムを橋渡しし、両方の世界のベストをもたらすことができる、連続的な行動空間のための新しいQ-ラーニングアルゴリズムを提案する。 本手法は,長期的目標を達成するための複雑な方針を学習すると同時に,短期的要件をリトレーニングすることなく容易に対処できる。 次に,任意の事前学習されたrlアルゴリズムの短期的要件に対処するために適用可能なアルゴリズムの近似を提案する。 本研究は,提案手法と実用的近似法の両方が,複雑な報酬関数を伴わずに短期的・長期的目標を達成できることを実証する。

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