論文の概要: A Review of Safe Reinforcement Learning: Methods, Theory and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10330v2
• Date: Mon, 23 May 2022 08:18:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 12:00:47.935127
• Title: A Review of Safe Reinforcement Learning: Methods, Theory and Applications
• Title（参考訳）: 安全強化学習の展望 : 方法・理論・応用
• Authors: Shangding Gu, Long Yang, Yali Du, Guang Chen, Florian Walter, Jun Wang, Yaodong Yang, Alois Knoll
• Abstract要約: 手法,理論,応用の観点から,安全なRLのレビューを行う。 私たちは、安全なRLを現実世界のアプリケーションにデプロイするのに不可欠な5つの問題を見つけ出し、"2H3W"と名づけた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.209486553781176
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning has achieved tremendous success in many complex decision making tasks. When it comes to deploying RL in the real world, safety concerns are usually raised, leading to a growing demand for safe reinforcement learning algorithms, such as in autonomous driving and robotics scenarios. While safety control has a long history, the study of safe RL algorithms is still in the early stages. To establish a good foundation for future research in this thread, in this paper, we provide a review for safe RL from the perspectives of methods, theory and applications. Firstly, we review the progress of safe RL from five dimensions and come up with five problems that are crucial for safe RL being deployed in real-world applications, coined as "2H3W". Secondly, we analyze the theory and algorithm progress from the perspectives of answering the "2H3W" problems. Then, the sample complexity of safe RL methods is reviewed and discussed, followed by an introduction of the applications and benchmarks of safe RL algorithms. Finally, we open the discussion of the challenging problems in safe RL, hoping to inspire more future research on this thread. To advance the study of safe RL algorithms, we release a benchmark suite, an open-sourced repository containing the implementations of major safe RL algorithms, along with tutorials at the link: https://github.com/chauncygu/Safe-Reinforcement-Learning-Baselines.git.
• Abstract（参考訳）: 強化学習は多くの複雑な意思決定タスクで大きな成功を収めました。 現実の世界におけるRLの展開に関しては、安全上の懸念が高まっており、自動運転やロボティクスのシナリオなど、安全な強化学習アルゴリズムの需要が高まっている。 安全性制御には長い歴史があるが、安全なrlアルゴリズムの研究はまだ初期段階にある。 本稿では,本スレッドの今後の研究基盤を確立するために,手法,理論,応用の観点から,安全なRLのレビューを行う。 まず,安全RLの5次元からの進歩を概観し,安全RLを「2H3W」と命名した現実世界のアプリケーションに展開する上で重要な5つの問題を提起する。 次に,「2h3w」問題への回答の観点から,理論とアルゴリズムの進歩を分析する。 次に、安全なRL手法のサンプル複雑性を概説し、続いて安全なRLアルゴリズムのアプリケーションとベンチマークを導入する。 最後に、安全なRLにおける課題に関する議論を開き、このスレッドに関するさらなる研究を刺激したいと考えている。 安全なRLアルゴリズムの研究を進めるために、主要な安全なRLアルゴリズムの実装を含むオープンソースリポジトリであるベンチマークスイートをリリースした。

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