論文の概要: Path Planning using Reinforcement Learning: A Policy Iteration Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07535v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 23:44:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 17:03:24.827492
• Title: Path Planning using Reinforcement Learning: A Policy Iteration Approach
• Title（参考訳）: 強化学習を用いた経路計画:政策反復アプローチ
• Authors: Saumil Shivdikar, Jagannath Nirmal
• Abstract要約: 本研究は、強化学習パラメータに関連する設計空間の探索に光を当てることを目的としている。 本稿では,これらのパラメータを探索するプロセスの高速化を目的とした,自動チューニングに基づく順序回帰手法を提案する。 当社のアプローチでは,従来の最先端技術よりも平均1.48倍のスピードアップで1.82倍のピークスピードアップを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: With the impact of real-time processing being realized in the recent past, the need for efficient implementations of reinforcement learning algorithms has been on the rise. Albeit the numerous advantages of Bellman equations utilized in RL algorithms, they are not without the large search space of design parameters. This research aims to shed light on the design space exploration associated with reinforcement learning parameters, specifically that of Policy Iteration. Given the large computational expenses of fine-tuning the parameters of reinforcement learning algorithms, we propose an auto-tuner-based ordinal regression approach to accelerate the process of exploring these parameters and, in return, accelerate convergence towards an optimal policy. Our approach provides 1.82x peak speedup with an average of 1.48x speedup over the previous state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 近年,リアルタイム処理の影響により,強化学習アルゴリズムの効率的な実装の必要性が高まっている。 ベルマン方程式の多数の利点はRLアルゴリズムで活用されているが、設計パラメータの大きな探索空間がないわけではない。 本研究は, 強化学習パラメータ, 特に政策イテレーションに関連する設計空間の探索に光を当てることを目的としている。 強化学習アルゴリズムのパラメータを微調整する膨大な計算コストを考えると、これらのパラメータを探索する過程を加速し、その代わりに最適なポリシーへの収束を加速する自動チューナーに基づく順序回帰手法を提案する。 提案手法は,従来の最先端技術よりも平均1.48倍の高速化を実現する。

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