Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Reinforcement Learning Versus Evolution Strategies: A Comparative Survey

論文の概要: Deep Reinforcement Learning Versus Evolution Strategies: A Comparative Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01411v1
Date: Tue, 28 Sep 2021 18:45:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-10 10:23:14.377280
Title: Deep Reinforcement Learning Versus Evolution Strategies: A Comparative Survey
Title（参考訳）: 深層強化学習Versus進化戦略:比較調査
Authors: Amjad Yousef Majid, Serge Saaybi, Tomas van Rietbergen, Vincent Francois-Lavet, R Venkatesha Prasad, Chris Verhoeven
Abstract要約: 深層強化学習(DRL)と進化戦略(ESs)は多くのシーケンシャルな意思決定問題において人間レベルの制御を上回っている。 DRLとESの長所と短所に関する洞察を得るために、それぞれの能力と限界について分析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.554326189662943
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Deep Reinforcement Learning (DRL) and Evolution Strategies (ESs) have surpassed human-level control in many sequential decision-making problems, yet many open challenges still exist. To get insights into the strengths and weaknesses of DRL versus ESs, an analysis of their respective capabilities and limitations is provided. After presenting their fundamental concepts and algorithms, a comparison is provided on key aspects such as scalability, exploration, adaptation to dynamic environments, and multi-agent learning. Then, the benefits of hybrid algorithms that combine concepts from DRL and ESs are highlighted. Finally, to have an indication about how they compare in real-world applications, a survey of the literature for the set of applications they support is provided.
Abstract（参考訳）: 深層強化学習(DRL)と進化戦略(ESs)は多くのシーケンシャルな意思決定問題において人間レベルの制御を超えたが、多くのオープンな課題が存在する。 drl対essの強みと弱みについて洞察を得るために、それぞれの能力と限界の分析が提供されている。基本的な概念とアルゴリズムを提示した後、スケーラビリティ、探索、動的環境への適応、マルチエージェント学習といった重要な側面で比較が行われる。次に、DRLとESの概念を組み合わせたハイブリッドアルゴリズムの利点を強調した。最後に、それらが現実世界のアプリケーションでどのように比較されているかを示すため、サポート対象のアプリケーション群に関する文献調査を行っている。

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