論文の概要: PD-MORL: Preference-Driven Multi-Objective Reinforcement Learning Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07914v1
• Date: Tue, 16 Aug 2022 19:23:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-18 12:22:56.668607
• Title: PD-MORL: Preference-Driven Multi-Objective Reinforcement Learning Algorithm
• Title（参考訳）: pd-morl:選好駆動多目的強化学習アルゴリズム
• Authors: Toygun Basaklar, Suat Gumussoy, Umit Y. Ogras
• Abstract要約: 本稿では,選好空間全体をカバーするために,単一のユニバーサルネットワークをトレーニングする新しいMORLアルゴリズムを提案する。 提案手法である Preference-Driven MORL (PD-MORL) は、ネットワークパラメータを更新するためのガイダンスとして、好みを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18416014644193063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Many real-world problems involve multiple, possibly conflicting, objectives. Multi-objective reinforcement learning (MORL) approaches have emerged to tackle these problems by maximizing a joint objective function weighted by a preference vector. These approaches find fixed customized policies corresponding to preference vectors specified during training. However, the design constraints and objectives typically change dynamically in real-life scenarios. Furthermore, storing a policy for each potential preference is not scalable. Hence, obtaining a set of Pareto front solutions for the entire preference space in a given domain with a single training is critical. To this end, we propose a novel MORL algorithm that trains a single universal network to cover the entire preference space. The proposed approach, Preference-Driven MORL (PD-MORL), utilizes the preferences as guidance to update the network parameters. After demonstrating PD-MORL using classical Deep Sea Treasure and Fruit Tree Navigation benchmarks, we evaluate its performance on challenging multi-objective continuous control tasks.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の多くの問題は、複数の、おそらくは矛盾する目標を伴う。 多目的強化学習(MORL)アプローチは、優先ベクトルによって重み付けられた結合目的関数を最大化することによりこれらの問題に対処する。 これらのアプローチは、トレーニング中に指定された選好ベクトルに対応するカスタマイズされたポリシーを見つける。 しかし、設計上の制約と目的は通常、現実のシナリオで動的に変化する。 さらに、潜在的な嗜好ごとにポリシーを保存することはスケーラブルではない。 したがって、1つのトレーニングで所定の領域内の選好空間全体に対するpareto front solutionのセットを得ることは極めて重要である。 そこで本研究では,単一のユニバーサルネットワークを学習し,選好空間全体をカバーする新しいモールアルゴリズムを提案する。 提案手法である Preference-Driven MORL (PD-MORL) は、ネットワークパラメータを更新するためのガイダンスとして、好みを利用する。 古典的深海宝物と果樹ナビゲーションベンチマークを用いてpd-morlを実演した後,多目的連続制御課題における性能評価を行った。

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