論文の概要: A New Policy Iteration Algorithm For Reinforcement Learning in Zero-Sum Markov Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09716v4
• Date: Sat, 28 Oct 2023 20:23:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 23:06:13.016118
• Title: A New Policy Iteration Algorithm For Reinforcement Learning in Zero-Sum Markov Games
• Title（参考訳）: ゼロサムマルコフゲームにおける強化学習のための新しいポリシー反復アルゴリズム
• Authors: Anna Winnicki, R. Srikant
• Abstract要約: ゲームに対するナイーブなポリシー反復の単純な変種は指数関数的に高速に収束することを示す。 また、線形マルコフゲームの関数近似設定において、ルックアヘッドポリシーを効率的に実装できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.805520579293747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optimal policies in standard MDPs can be obtained using either value iteration or policy iteration. However, in the case of zero-sum Markov games, there is no efficient policy iteration algorithm; e.g., it has been shown that one has to solve Omega(1/(1-alpha)) MDPs, where alpha is the discount factor, to implement the only known convergent version of policy iteration. Another algorithm, called naive policy iteration, is easy to implement but is only provably convergent under very restrictive assumptions. Prior attempts to fix naive policy iteration algorithm have several limitations. Here, we show that a simple variant of naive policy iteration for games converges exponentially fast. The only addition we propose to naive policy iteration is the use of lookahead policies, which are anyway used in practical algorithms. We further show that lookahead can be implemented efficiently in the function approximation setting of linear Markov games, which are the counterpart of the much-studied linear MDPs. We illustrate the application of our algorithm by providing bounds for policy-based RL (reinforcement learning) algorithms. We extend the results to the function approximation setting.
• Abstract（参考訳）: 標準のMDPにおける最適ポリシーは、値反復またはポリシー反復のいずれかを使って得ることができる。 しかし、ゼロサムマルコフゲームの場合、効率的なポリシー反復アルゴリズムは存在しない。例えば、αが割引因子であるOmega(1/(1-alpha))のMDPを解いて、唯一知られているポリシー反復の収束版を実装する必要があることが示されている。 ナイーブポリシー反復と呼ばれる別のアルゴリズムは実装が容易であるが、非常に限定的な仮定の下では証明可能な収束性しか持たない。 単純ポリシー反復アルゴリズムの修正の試みにはいくつかの制限がある。 ここでは,ゲームに対するナイーブなポリシー反復の簡単な変形が指数関数的に速く収束することを示す。 我々が政策反復を示唆するために提案する唯一の追加は、実際的なアルゴリズムで使われているルックアヘッドポリシーを使うことである。 さらに,よく研究されている線形mdpに対応する線形マルコフゲームの関数近似設定において,lookaheadを効率的に実装できることを示した。 本稿では、ポリシーベースのrl(reinforcement learning)アルゴリズムの境界を提供することにより、このアルゴリズムの適用例を示す。 結果は関数近似設定に拡張する。

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