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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09010v3
• Date: Tue, 2 May 2023 17:51:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 17:24:41.813662
• 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: 我々は、堅牢な強化学習ポリシーを定義し、リスクに敏感な強化学習問題を定式化し、それらを近似する。 本稿では,近似更新を用いた乗算ベルマン方程式の解法に基づく,リスクに敏感なオンラインアクタ・クリティカルアルゴリズムを提案する。
• 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 reinforcement learning has shown experimental success in a number of applications, it is known to be sensitive to noise and perturbations in the parameters of the system, leading to high variance in the total reward amongst different episodes on slightly different environments. To introduce robustness, as well as sample efficiency, risk-sensitive reinforcement learning methods are being thoroughly studied. In this work, we provide a definition of robust reinforcement learning policies and formulate a risk-sensitive reinforcement learning problem to approximate them, by solving an optimization problem with respect to a modified objective based on exponential criteria. In particular, we study a model-free risk-sensitive variation of the widely-used Monte Carlo Policy Gradient algorithm, and introduce a novel risk-sensitive online Actor-Critic algorithm based on solving a multiplicative Bellman equation using stochastic approximation updates. Analytical results suggest that the use of exponential criteria generalizes commonly used ad-hoc regularization approaches, improves sample efficiency, and introduces robustness with respect to perturbations in the model parameters and the environment. The implementation, performance, and robustness properties of the proposed methods are evaluated in simulated experiments.
• Abstract（参考訳）: 強化学習は多くのアプリケーション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敏感であることが知られており、わずかに異なる環境で異なるエピソード間での報酬全体のばらつきが高まる。 頑健性, サンプル効率, リスクに敏感な強化学習手法を徹底的に研究している。 本研究では,指数的基準に基づく修正目的に対する最適化問題を解くことにより,強固な強化学習方針を定義し,リスクに敏感な強化学習問題を近似する。 特に,モンテカルロ政策グラディエントアルゴリズムのモデルレスリスク感性変異について検討し,確率近似更新を用いた乗算ベルマン方程式の解法に基づく,新しいリスク感性オンラインアクター・クリティカルアルゴリズムを提案する。 分析結果から,指数的基準を用いることで,一般的なアドホック正規化アプローチが一般化され,サンプル効率が向上し,モデルパラメータや環境の摂動に対する堅牢性がもたらされることが示唆された。 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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