Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust $Q$-learning Algorithm for Markov Decision Processes under Wasserstein Uncertainty

論文の概要: Robust $Q$-learning Algorithm for Markov Decision Processes under Wasserstein Uncertainty

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00898v1
Date: Fri, 30 Sep 2022 10:01:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-04 13:31:03.753622
Title: Robust $Q$-learning Algorithm for Markov Decision Processes under Wasserstein Uncertainty
Title（参考訳）: Wasserstein不確かさ下でのマルコフ決定過程のロバスト$Q$学習アルゴリズム
Authors: Ariel Neufeld, Julian Sester
Abstract要約: 分布的ロバストなマルコフ決定問題を解くために,新しい$Q$-learningアルゴリズムを提案する。マルコフ決定過程に対する遷移確率のあいまいさの対応する集合は、(おそらく推定される)基準測度の周りのワッサーシュタイン球である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a novel $Q$-learning algorithm to solve distributionally robust Markov decision problems, where the corresponding ambiguity set of transition probabilities for the underlying Markov decision process is a Wasserstein ball around a (possibly estimated) reference measure. We prove convergence of the presented algorithm and provide several examples also using real data to illustrate both the tractability of our algorithm as well as the benefits of considering distributional robustness when solving stochastic optimal control problems, in particular when the estimated distributions turn out to be misspecified in practice.
Abstract（参考訳）: マルコフ決定過程における遷移確率の曖昧性セットが、(おそらく推定される)基準測度の周りのワッサースタイン球である分布的ロバストなマルコフ決定問題を解くために、新しいq$-learningアルゴリズムを提案する。本稿では,提案アルゴリズムの収束を証明し,実データを用いて,確率的最適制御問題を解く際の分布的ロバスト性,特に推定分布が実際には不特定化されている場合の分布的ロバスト性について考察する。

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