論文の概要: Online Reinforcement Learning in Markov Decision Process Using Linear Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00155v2
• Date: Mon, 18 Sep 2023 22:21:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 19:58:33.677672
• Title: Online Reinforcement Learning in Markov Decision Process Using Linear Programming
• Title（参考訳）: 線形プログラミングを用いたマルコフ決定過程におけるオンライン強化学習
• Authors: Vincent Leon, S. Rasoul Etesami
• Abstract要約: マルコフ決定過程(MDP)におけるオンライン強化学習について検討した。 我々は,高い確率で$widetildeO(LXsqrtTA)$ regretを実現する,シンプルで効率的なモデルベースアルゴリズムを考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851638
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider online reinforcement learning in episodic Markov decision process (MDP) with unknown transition function and stochastic rewards drawn from some fixed but unknown distribution. The learner aims to learn the optimal policy and minimize their regret over a finite time horizon through interacting with the environment. We devise a simple and efficient model-based algorithm that achieves $\widetilde{O}(LX\sqrt{TA})$ regret with high probability, where $L$ is the episode length, $T$ is the number of episodes, and $X$ and $A$ are the cardinalities of the state space and the action space, respectively. The proposed algorithm, which is based on the concept of ``optimism in the face of uncertainty", maintains confidence sets of transition and reward functions and uses occupancy measures to connect the online MDP with linear programming. It achieves a tighter regret bound compared to the existing works that use a similar confidence set framework and improves computational effort compared to those that use a different framework but with a slightly tighter regret bound.
• Abstract（参考訳）: 我々は,不確定な遷移関数と確率的報酬を有するマルコフ決定過程(mdp)におけるオンライン強化学習について検討する。 学習者は,環境との相互作用を通じて,最適方針を学習し,その後悔を最小限に抑えることを目的としている。 高確率で$\widetilde{O}(LX\sqrt{TA})$ regretを達成できる単純で効率的なモデルベースアルゴリズムを考案し、$L$はエピソードの長さ、$T$はエピソード数、$X$と$A$は状態空間とアクション空間の濃度である。 提案手法は「不確実性に直面した最適主義」の概念に基づいており、遷移関数と報酬関数の信頼セットを維持し、オンラインmdpと線形プログラミングをつなぐために占有測度を用いる。 同様の信頼セットフレームワークを使用しており、異なるフレームワークを使用しているものの、少し厳しい後悔のバウンドを持つものに比べて計算労力が向上している既存の作品に比べて、より厳格な後悔のバウンドを実現している。

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