論文の概要: Scenario-Assisted Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04337v1
• Date: Wed, 9 Feb 2022 08:46:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-10 16:32:52.946308
• Title: Scenario-Assisted Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: シナリオ支援型深層強化学習
• Authors: Raz Yerushalmi, Guy Amir, Achiya Elyasaf, David Harel, Guy Katz and Assaf Marron
• Abstract要約: 本稿では,強化学習訓練プロセスの強化手法を提案する。 これにより、人間のエンジニアは、専門家の知識を直接貢献することができ、訓練中のエージェントが関連する制約に従う可能性が高まる。 本手法は,インターネット混雑制御領域のケーススタディを用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5036351567024275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep reinforcement learning has proven remarkably useful in training agents from unstructured data. However, the opacity of the produced agents makes it difficult to ensure that they adhere to various requirements posed by human engineers. In this work-in-progress report, we propose a technique for enhancing the reinforcement learning training process (specifically, its reward calculation), in a way that allows human engineers to directly contribute their expert knowledge, making the agent under training more likely to comply with various relevant constraints. Moreover, our proposed approach allows formulating these constraints using advanced model engineering techniques, such as scenario-based modeling. This mix of black-box learning-based tools with classical modeling approaches could produce systems that are effective and efficient, but are also more transparent and maintainable. We evaluated our technique using a case-study from the domain of internet congestion control, obtaining promising results.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習は非構造化データからエージェントを訓練するのに非常に有用である。 しかし、製造されたエージェントの不透明さのため、人間のエンジニアが要求するさまざまな要件に確実に準拠することは困難である。 本報告では,強化学習訓練プロセス(特に報奨計算)の強化手法を提案する。これにより,人間技術者が専門家の知識に直接貢献できるようになり,訓練中のエージェントが様々な制約を満たす可能性が高まる。 さらに,シナリオベースモデリングなどの高度なモデル工学手法を用いて,これらの制約を定式化する手法を提案する。 このブラックボックス学習ベースのツールと古典的なモデリングアプローチを組み合わせることで、効率的で効率的なシステムを生み出すことができるが、透明性と保守性も向上する。 提案手法は,インターネット混雑制御領域のケーススタディを用いて評価し,有望な結果を得た。

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