論文の概要: Risk-Sensitive Reinforcement Learning with Exponential Criteria

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09010v2
• Date: Tue, 21 Mar 2023 04:48:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 00:59:42.970618
• Title: Risk-Sensitive Reinforcement Learning with Exponential Criteria
• Title（参考訳）: 指数的基準を用いたリスク感応強化学習
• Authors: Erfaun Noorani, Christos Mavridis, John Baras
• Abstract要約: 本研究では,指数的基準が強化学習エージェントの政策のリスク感受性に及ぼす影響について検討した。 我々はモンテカルロポリシーグラディエントアルゴリズムとオンライン(時間差)アクター・クリティカルアルゴリズムの変種を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While risk-neutral reinforcement learning has shown experimental success in a number of applications, it is well-known to be non-robust with respect to noise and perturbations in the parameters of the system. For this reason, risk-sensitive reinforcement learning algorithms have been studied to introduce robustness and sample efficiency, and lead to better real-life performance. In this work, we introduce new model-free risk-sensitive reinforcement learning algorithms as variations of widely-used Policy Gradient algorithms with similar implementation properties. In particular, we study the effect of exponential criteria on the risk-sensitivity of the policy of a reinforcement learning agent, and develop variants of the Monte Carlo Policy Gradient algorithm and the online (temporal-difference) Actor-Critic algorithm. Analytical results showcase that the use of exponential criteria generalize commonly used ad-hoc regularization approaches. The implementation, performance, and robustness properties of the proposed methods are evaluated in simulated experiments.
• Abstract（参考訳）: リスクニュートラルな強化学習は多くの応用で実験的に成功したが、システムのパラメータのノイズや摂動に関して非破壊的であることはよく知られている。 このため, リスクに敏感な強化学習アルゴリズムが研究され, 堅牢性とサンプル効率が向上し, 実生活性能が向上した。 そこで本研究では,類似の実装特性を持つ広く用いられているポリシ勾配アルゴリズムのバリエーションとして,モデルフリーなリスク感応強化学習アルゴリズムを導入する。 特に,強化学習エージェントの方針のリスク感受性に及ぼす指数的基準の影響について検討し,モンテカルロ政策勾配アルゴリズムとオンライン・アクタ-クリティックアルゴリズムの変種を開発した。 分析結果は、指数基準の使用が一般的に使用されるアドホック正則化アプローチを一般化することを示している。 提案手法の実装,性能,ロバスト性についてシミュレーション実験により評価した。

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