論文の概要: Optimal scheduling of entropy regulariser for continuous-time
linear-quadratic reinforcement learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04466v1
- Date: Mon, 8 Aug 2022 23:36:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-10 12:29:07.046335
- Title: Optimal scheduling of entropy regulariser for continuous-time
linear-quadratic reinforcement learning
- Title（参考訳）: 連続時間線形2次強化学習のためのエントロピー正規化器の最適スケジューリング
- Authors: Lukasz Szpruch, Tanut Treetanthiploet, Yufei Zhang
- Abstract要約: ここで、エージェントは最適な緩和ポリシーに従って分散されたノイズ制御を生成することで環境と相互作用する。
この探索-探索トレードオフはエントロピー正則化の強さによって決定される。
遺書は$mathcalO(sqrtN)$(対数係数まで)$N$のエピソードの順であり、文献から最もよく知られた結果と一致することを証明している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.508001481512062
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work uses the entropy-regularised relaxed stochastic control perspective
as a principled framework for designing reinforcement learning (RL) algorithms.
Herein agent interacts with the environment by generating noisy controls
distributed according to the optimal relaxed policy. The noisy policies on the
one hand, explore the space and hence facilitate learning but, on the other
hand, introduce bias by assigning a positive probability to non-optimal
actions. This exploration-exploitation trade-off is determined by the strength
of entropy regularisation. We study algorithms resulting from two entropy
regularisation formulations: the exploratory control approach, where entropy is
added to the cost objective, and the proximal policy update approach, where
entropy penalises the divergence of policies between two consecutive episodes.
We analyse the finite horizon continuous-time linear-quadratic (LQ) RL problem
for which both algorithms yield a Gaussian relaxed policy. We quantify the
precise difference between the value functions of a Gaussian policy and its
noisy evaluation and show that the execution noise must be independent across
time. By tuning the frequency of sampling from relaxed policies and the
parameter governing the strength of entropy regularisation, we prove that the
regret, for both learning algorithms, is of the order $\mathcal{O}(\sqrt{N}) $
(up to a logarithmic factor)
over $N$ episodes, matching the best known result from the literature.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、エントロピー正規化緩和確率制御視点を、強化学習(rl)アルゴリズムを設計するための原理的枠組みとして用いる。
ここでエージェントは、最適な緩和ポリシーに従って分布するノイズ制御を生成して環境と相互作用する。
一方、ノイズの多い政策は、空間を探索し、学習を促進するが、一方、非最適行動に正の確率を割り当てることでバイアスを導入する。
この探索-探索トレードオフはエントロピー正規化の強さによって決定される。
本研究では,2つのエントロピー規則の定式化から得られたアルゴリズムについて検討する。エントロピーをコスト目標に加える探索的制御アプローチと,エントロピーが2回連続するポリシーのばらつきを解析する近親政策更新アプローチである。
両アルゴリズムがガウス緩和ポリシーを導出する有限地平線連続時間線形四元数(LQ)RL問題を解析する。
ガウスポリシーの値関数とノイズ評価との正確な差を定量化し、実行ノイズが時間とともに独立でなければならないことを示す。
緩和されたポリシーからのサンプリング頻度とエントロピー正規化の強さを規定するパラメータをチューニングすることにより、両方の学習アルゴリズムにとって後悔は、$\mathcal{o}(\sqrt{n}) $(対数係数まで)が$n$のエピソード以上であり、文献から最もよく知られた結果と一致することを証明する。
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