論文の概要: Safety-Constrained Policy Transfer with Successor Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05361v1
• Date: Thu, 10 Nov 2022 06:06:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 15:40:25.272323
• Title: Safety-Constrained Policy Transfer with Successor Features
• Title（参考訳）: 代替機能を備えた安全制約付き政策移行
• Authors: Zeyu Feng, Bowen Zhang, Jianxin Bi, Harold Soh
• Abstract要約: 本稿では,安全制約へのポリシーの移転と遵守を可能にするCMDP(Constrained Markov Decision Process)の定式化を提案する。 我々のアプローチは、Lagrangian の定式化による制約付き設定への一般化された政策改善の新たな拡張に依存している。 シミュレーションドメインでの我々の実験は、我々のアプローチが効果的であることを示し、安全上の制約を考慮に入れた場合、安全でない状態の訪問を少なくし、代替の最先端の手法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.754549649781644
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we focus on the problem of safe policy transfer in reinforcement learning: we seek to leverage existing policies when learning a new task with specified constraints. This problem is important for safety-critical applications where interactions are costly and unconstrained policies can lead to undesirable or dangerous outcomes, e.g., with physical robots that interact with humans. We propose a Constrained Markov Decision Process (CMDP) formulation that simultaneously enables the transfer of policies and adherence to safety constraints. Our formulation cleanly separates task goals from safety considerations and permits the specification of a wide variety of constraints. Our approach relies on a novel extension of generalized policy improvement to constrained settings via a Lagrangian formulation. We devise a dual optimization algorithm that estimates the optimal dual variable of a target task, thus enabling safe transfer of policies derived from successor features learned on source tasks. Our experiments in simulated domains show that our approach is effective; it visits unsafe states less frequently and outperforms alternative state-of-the-art methods when taking safety constraints into account.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,強化学習における安全な政策伝達の問題に焦点をあてる:我々は,制約のある新しいタスクを学習する際に,既存のポリシーを活用しようとする。 この問題は、人間と相互作用する物理的ロボットのように、相互作用が費用がかかり、制約のないポリシーが望ましくない、あるいは危険な結果をもたらす、安全クリティカルなアプリケーションにとって重要である。 本稿では,安全制約へのポリシーの移転と遵守を可能にするCMDP(Constrained Markov Decision Process)の定式化を提案する。 提案方式は,タスク目標を安全配慮からきれいに分離し,幅広い制約の仕様を許容する。 我々のアプローチは、Lagrangian の定式化による制約付き設定への一般化された政策改善の新たな拡張に依存している。 目的タスクの最適双対変数を推定する双対最適化アルゴリズムを考案し、ソースタスクで学習した後継機能から引き起こされたポリシーの安全な転送を可能にする。 シミュレーションドメインでの我々の実験は、我々のアプローチが効果的であることを示し、安全上の制約を考慮に入れた場合、安全でない状態の訪問を少なくし、代替の最先端の手法よりも優れています。

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