論文の概要: Deep Surrogate Assisted Generation of Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04199v1
• Date: Thu, 9 Jun 2022 00:14:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-11 04:28:55.565144
• Title: Deep Surrogate Assisted Generation of Environments
• Title（参考訳）: 深部サロゲートによる環境生成
• Authors: Varun Bhatt, Bryon Tjanaka, Matthew C. Fontaine, Stefanos Nikolaidis
• Abstract要約: 品質多様性(QD)最適化は環境生成アルゴリズムの有効成分であることが証明されている。 本稿では,サンプル効率のよいQD環境生成アルゴリズムであるDeep Surrogate Assisted Generation of Environments (DSAGE)を提案する。 2つのベンチマークドメインの結果、DSAGEは既存のQD環境生成アルゴリズムを大幅に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.217405582720078
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent progress in reinforcement learning (RL) has started producing generally capable agents that can solve a distribution of complex environments. These agents are typically tested on fixed, human-authored environments. On the other hand, quality diversity (QD) optimization has been proven to be an effective component of environment generation algorithms, which can generate collections of high-quality environments that are diverse in the resulting agent behaviors. However, these algorithms require potentially expensive simulations of agents on newly generated environments. We propose Deep Surrogate Assisted Generation of Environments (DSAGE), a sample-efficient QD environment generation algorithm that maintains a deep surrogate model for predicting agent behaviors in new environments. Results in two benchmark domains show that DSAGE significantly outperforms existing QD environment generation algorithms in discovering collections of environments that elicit diverse behaviors of a state-of-the-art RL agent and a planning agent.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)の最近の進歩は、複雑な環境の分布を解ける一般的な有能なエージェントを生み出し始めている。 これらのエージェントは通常、人間による固定された環境でテストされる。 一方、品質多様性(QD)最適化は、結果として生じるエージェントの挙動に多様性がある高品質環境のコレクションを生成することができる環境生成アルゴリズムの有効成分であることが証明されている。 しかし、これらのアルゴリズムは、新しく生成された環境におけるエージェントの潜在的に高価なシミュレーションを必要とする。 本研究では,新しい環境におけるエージェント行動予測のための深いサロゲートモデルを維持する,サンプル効率の良いqd環境生成アルゴリズムであるdeep surrogate assisted generation of environments (dsage)を提案する。 2つのベンチマークドメインの結果、DSAGEは最先端のRLエージェントと計画エージェントの多様な振る舞いを誘発する環境のコレクションを発見する際に、既存のQD環境生成アルゴリズムよりも大幅に優れていた。

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