論文の概要: Actor-Critic learning for mean-field control in continuous time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06993v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 10:49:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 15:36:22.475464
• Title: Actor-Critic learning for mean-field control in continuous time
• Title（参考訳）: 連続時間における平均場制御のためのアクタ-クリティック学習
• Authors: Noufel Frikha (UP1 UFR27), Maximilien Germain (LPSM (UMR\_8001)), Mathieu Lauri\`ere, Huy\^en Pham (LPSM (UMR\_8001)), Xuanye Song (LPSM (UMR\_8001))
• Abstract要約: 強化学習環境における平均場制御のための政策勾配を連続的に検討する。 エントロピー正規化を伴うランダム化ポリシーを考えることにより、値関数の勾配期待表現を導出する。 線形四進平均場フレームワークでは、ワッサーシュタイン空間上で定義されたアクターと批評家関数の正確なパラメトリションを得る。
• 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 study policy gradient for mean-field control in continuous time in a reinforcement learning setting. By considering randomised policies with entropy regularisation, we derive a gradient expectation representation of the value function, which is amenable to actor-critic type algorithms, where the value functions and the policies are learnt alternately based on observation samples of the state and model-free estimation of the population state distribution, either by offline or online learning. In the linear-quadratic mean-field framework, we obtain an exact parametrisation of the actor and critic functions defined on the Wasserstein space. Finally, we illustrate the results of our algorithms with some numerical experiments on concrete examples.
• Abstract（参考訳）: 強化学習環境における平均場制御のための政策勾配を連続的に検討する。 エントロピー正規化を伴う無作為化ポリシーを考えることにより, オフライン学習とオンライン学習のいずれによっても, 状態の観察サンプルと人口分布のモデルフリー推定に基づいて, 価値関数とポリシーを交互に学習するアクター-批判型アルゴリズムに適合する値関数の勾配期待表現を導出する。 線形二次平均場フレームワークでは、ワッサースタイン空間上で定義されるアクターと批判関数の正確なパラメータを求める。 最後に,具体例について数値実験を行い,本アルゴリズムの結果について述べる。

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