論文の概要: DGPO: Discovering Multiple Strategies with Diversity-Guided Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05631v1
• Date: Tue, 12 Jul 2022 15:57:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-13 13:49:59.445420
• Title: DGPO: Discovering Multiple Strategies with Diversity-Guided Policy Optimization
• Title（参考訳）: DGPO:多様性誘導政策最適化による複数戦略の発見
• Authors: Wenze Chen, Shiyu Huang, Yuan Chiang, Ting Chen, Jun Zhu
• Abstract要約: 同一タスクに対する複数の戦略を発見するためのオンラインフレームワークを提案する。 我々のアルゴリズムは、多様性の目標を使用して、潜在コード条件付きポリシーをガイドし、単一のトレーニング手順で多様な戦略のセットを学習する。 実験結果から,本手法は多種多様な強化学習タスクにおいて,多種多様な戦略を効果的に発見できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.06058885203112
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent algorithms designed for reinforcement learning tasks focus on finding a single optimal solution. However, in many practical applications, it is important to develop reasonable agents with diverse strategies. In this paper, we propose Diversity-Guided Policy Optimization (DGPO), an on-policy framework for discovering multiple strategies for the same task. Our algorithm uses diversity objectives to guide a latent code conditioned policy to learn a set of diverse strategies in a single training procedure. Specifically, we formalize our algorithm as the combination of a diversity-constrained optimization problem and an extrinsic-reward constrained optimization problem. And we solve the constrained optimization as a probabilistic inference task and use policy iteration to maximize the derived lower bound. Experimental results show that our method efficiently finds diverse strategies in a wide variety of reinforcement learning tasks. We further show that DGPO achieves a higher diversity score and has similar sample complexity and performance compared to other baselines.
• Abstract（参考訳）: 最近の強化学習タスク用に設計されたアルゴリズムは、単一の最適解を見つけることに焦点を当てている。 しかし、多くの実践的応用において、多様な戦略を持つ合理的なエージェントを開発することが重要である。 本稿では、同一タスクに対する複数の戦略を発見するためのオンラインフレームワークである多様性誘導政策最適化(DGPO)を提案する。 本アルゴリズムは、多様性目標を用いて潜在コード条件付きポリシーを導出し、1つのトレーニング手順で一連の多様な戦略を学ぶ。 具体的には,多様性制約付き最適化問題と外部制約付き最適化問題の組み合わせとして,アルゴリズムを定式化する。 そして、制約付き最適化を確率的推論タスクとして解決し、ポリシー反復を用いて導出した下界を最大化する。 実験の結果,多種多様な強化学習タスクにおいて,効率的に多様な戦略を見出すことができた。 さらに,dgpoは多様性スコアが高く,サンプルの複雑さや性能も他のベースラインと同等であることを示した。

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