論文の概要: Optimistic Policy Optimization is Provably Efficient in Non-stationary MDPs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08984v3
• Date: Mon, 23 Dec 2024 15:25:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:53:30.237436
• Title: Optimistic Policy Optimization is Provably Efficient in Non-stationary MDPs
• Title（参考訳）: 非定常MDPにおける最適政策最適化の有効性
• Authors: Han Zhong, Zhongren Chen, Zhuoran Yang, Zhaoran Wang, Csaba Szepesvári,
• Abstract要約: 非定常線形カーネルマルコフ決定過程(MDP)におけるエピソード強化学習(RL)の研究 線形最適化アンダーライン最適化アルゴリズム(PROPO)を提案する。 PROPOはスライディングウィンドウベースのポリシー評価と周期的リスタートベースのポリシー改善の2つのメカニズムを特徴としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.8752163061151
• License:
• Abstract: We study episodic reinforcement learning (RL) in non-stationary linear kernel Markov decision processes (MDPs). In this setting, both the reward function and the transition kernel are linear with respect to the given feature maps and are allowed to vary over time, as long as their respective parameter variations do not exceed certain variation budgets. We propose the \underline{p}eriodically \underline{r}estarted \underline{o}ptimistic \underline{p}olicy \underline{o}ptimization algorithm (PROPO), which is an optimistic policy optimization algorithm with linear function approximation. PROPO features two mechanisms: sliding-window-based policy evaluation and periodic-restart-based policy improvement, which are tailored for policy optimization in a non-stationary environment. In addition, only utilizing the technique of sliding window, we propose a value-iteration algorithm. We establish dynamic upper bounds for the proposed methods and a minimax lower bound which shows the (near-) optimality of the proposed methods. To our best knowledge, PROPO is the first provably efficient policy optimization algorithm that handles non-stationarity.
• Abstract（参考訳）: 非定常線形カーネルマルコフ決定過程(MDP)におけるエピソード強化学習(RL)について検討した。 この設定では、報酬関数と遷移カーネルは、与えられた特徴写像に対して線形であり、それぞれのパラメータの変動が特定の変動予算を超えない限り、時間とともに変化することが許される。 本稿では,線形関数近似を用いた楽観的ポリシー最適化アルゴリズムである,<underline{p}eriodically \underline{r}estarted \underline{o}ptimistic \underline{p}olicy \underline{o}ptimization algorithm (PROPO)を提案する。 PROPOは、スライディングウインドウに基づく政策評価と周期的再起動に基づく政策改善の2つのメカニズムを特徴としている。 また,スライディングウインドウの手法を利用するだけで,値イテレーションアルゴリズムを提案する。 提案手法の動的上界と,提案手法の(ほぼ)最適性を示すミニマックス下界を確立する。 我々の知る限り、PROPOは非定常性を扱う最初の証明可能な効率的なポリシー最適化アルゴリズムである。

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