論文の概要: Deep reinforcement learning under signal temporal logic constraints using Lagrangian relaxation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08504v1
• Date: Fri, 21 Jan 2022 00:56:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-24 13:29:06.455537
• Title: Deep reinforcement learning under signal temporal logic constraints using Lagrangian relaxation
• Title（参考訳）: ラグランジュ緩和を用いた信号時間論理制約下の深部強化学習
• Authors: Junya Ikemoto and Toshimitsu Ushio
• Abstract要約: 一般的には,決定に制約を課すことができる。 時間的高次タスクを完了させるために制約のある最適決定問題を考える。 ラグランジアン緩和法を用いた二相制約DRLアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep reinforcement learning (DRL) has attracted much attention as an approach to solve sequential decision making problems without mathematical models of systems or environments. In general, a constraint may be imposed on the decision making. In this study, we consider the optimal decision making problems with constraints to complete temporal high-level tasks in the continuous state-action domain. We describe the constraints using signal temporal logic (STL), which is useful for time sensitive control tasks since it can specify continuous signals within a bounded time interval. To deal with the STL constraints, we introduce an extended constrained Markov decision process (CMDP), which is called a $\tau$-CMDP. We formulate the STL constrained optimal decision making problem as the $\tau$-CMDP and propose a two-phase constrained DRL algorithm using the Lagrangian relaxation method. Through simulations, we also demonstrate the learning performance of the proposed algorithm.
• Abstract（参考訳）: 深部強化学習(DRL)は、システムや環境の数学的モデルなしで逐次意思決定問題を解決するアプローチとして多くの注目を集めている。 一般に、意思決定に制約が課せられることがある。 本研究では,連続状態行動領域における時間的ハイレベルタスクを完遂するための制約を伴う最適意思決定問題を考える。 本稿では,信号時相論理(STL)を用いた制約について述べる。これは時間に敏感な制御タスクにおいて,境界時間間隔内で連続的な信号を指定することができるため有用である。 STL制約に対処するため,拡張制約付きマルコフ決定プロセス(CMDP)を導入し,これを$\tau$-CMDPと呼ぶ。 本稿では,STL制約の最適決定問題を$\tau$-CMDPとして定式化し,ラグランジアン緩和法を用いて2相制約DRLアルゴリズムを提案する。 また,シミュレーションにより,提案アルゴリズムの学習性能を実証する。

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