論文の概要: Policy Gradient for Rectangular Robust Markov Decision Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13589v2
• Date: Mon, 11 Dec 2023 03:59:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 22:52:35.563456
• Title: Policy Gradient for Rectangular Robust Markov Decision Processes
• Title（参考訳）: 長方形ロバストマルコフ決定プロセスのポリシー勾配
• Authors: Navdeep Kumar, Esther Derman, Matthieu Geist, Kfir Levy, Shie Mannor
• Abstract要約: 我々は,長方形ロバストなマルコフ決定過程(MDP)を効率的に解く政策ベース手法であるロバストなポリシー勾配(RPG)を導入する。 結果のRPGは、非ロバストな等価値と同じ時間のデータから推定することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.397882389472564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Policy gradient methods have become a standard for training reinforcement learning agents in a scalable and efficient manner. However, they do not account for transition uncertainty, whereas learning robust policies can be computationally expensive. In this paper, we introduce robust policy gradient (RPG), a policy-based method that efficiently solves rectangular robust Markov decision processes (MDPs). We provide a closed-form expression for the worst occupation measure. Incidentally, we find that the worst kernel is a rank-one perturbation of the nominal. Combining the worst occupation measure with a robust Q-value estimation yields an explicit form of the robust gradient. Our resulting RPG can be estimated from data with the same time complexity as its non-robust equivalent. Hence, it relieves the computational burden of convex optimization problems required for training robust policies by current policy gradient approaches.
• Abstract（参考訳）: ポリシー勾配法は強化学習エージェントをスケーラブルで効率的な方法でトレーニングするための標準となっている。 しかし、それらは遷移の不確かさを考慮せず、強固なポリシーを学ぶことは計算的に高価である。 本稿では,長方形ロバストなマルコフ決定過程(MDP)を効率的に解く政策ベースの手法であるロバストポリシー勾配(RPG)を紹介する。 最悪の職業対策のための閉形式表現を提供する。 ちなみに、最悪のカーネルは、名目上のランク1の摂動である。 最悪の職業対策と堅牢なQ値推定を組み合わせることで、ロバスト勾配の明示的な形が得られる。 結果として得られたrpgは,その非ロバスト等価な時間的複雑性を持つデータから推定できる。 これにより、現在の政策勾配アプローチによる堅牢な政策の訓練に必要な凸最適化問題の計算負荷が軽減される。

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