論文の概要: From STL Rulebooks to Rewards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02792v1
• Date: Wed, 6 Oct 2021 14:16:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-07 22:13:57.906369
• Title: From STL Rulebooks to Rewards
• Title（参考訳）: STLルールブックからリワードへ
• Authors: Edgar A. Aguilar, Luigi Berducci, Axel Brunnbauer, Radu Grosu, Dejan Ni\v{c}kovi\'c
• Abstract要約: 本稿では,多目的の強化学習のための報酬形成のための原則的アプローチを提案する。 まずSTLに新しい定量的セマンティクスを組み、個々の要求を自動的に評価する。 次に,複数の要件の評価を1つの報酬に体系的に組み合わせる手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.859570041295978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The automatic synthesis of neural-network controllers for autonomous agents through reinforcement learning has to simultaneously optimize many, possibly conflicting, objectives of various importance. This multi-objective optimization task is reflected in the shape of the reward function, which is most often the result of an ad-hoc and crafty-like activity. In this paper we propose a principled approach to shaping rewards for reinforcement learning from multiple objectives that are given as a partially-ordered set of signal-temporal-logic (STL) rules. To this end, we first equip STL with a novel quantitative semantics allowing to automatically evaluate individual requirements. We then develop a method for systematically combining evaluations of multiple requirements into a single reward that takes into account the priorities defined by the partial order. We finally evaluate our approach on several case studies, demonstrating its practical applicability.
• Abstract（参考訳）: 強化学習による自律エージェントのためのニューラルネットワークコントローラの自動合成は、様々な重要な目的を同時に最適化する必要がある。 この多目的最適化タスクは報酬関数の形に反映され、しばしばアドホックで工芸的な活動の結果である。 本稿では,stl(signal-temporal-logic)ルールの半順序セットとして与えられた複数の目的から,強化学習のための報酬を形成するための原則的アプローチを提案する。 この目的のために、我々はまずSTLに新しい定量的セマンティクスを装備し、個々の要求を自動的に評価する。 そこで我々は,複数の要件の評価を1つの報酬に体系的に組み合わせ,部分順序で定義された優先順位を考慮した手法を開発した。 我々は,本手法をいくつかのケーススタディで評価し,実用性を示す。

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