論文の概要: Safe MDP Planning by Learning Temporal Patterns of Undesirable Trajectories and Averting Negative Side Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03081v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 14:03:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-04-07 14:10:30.632960
• Title: Safe MDP Planning by Learning Temporal Patterns of Undesirable Trajectories and Averting Negative Side Effects
• Title（参考訳）: 好ましくない軌道の時間パターン学習と負の副作用回避による安全なMDP計画
• Authors: Siow Meng Low, Akshat Kumar, Scott Sanner
• Abstract要約: 安全なMDP計画では、現在の状態と行動に基づくコスト関数が安全面を特定するためにしばしば使用される。 不完全なモデルに基づく操作は、しばしば意図しない負の副作用(NSE)を生じさせる
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.41101006357176
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In safe MDP planning, a cost function based on the current state and action is often used to specify safety aspects. In the real world, often the state representation used may lack sufficient fidelity to specify such safety constraints. Operating based on an incomplete model can often produce unintended negative side effects (NSEs). To address these challenges, first, we associate safety signals with state-action trajectories (rather than just an immediate state-action). This makes our safety model highly general. We also assume categorical safety labels are given for different trajectories, rather than a numerical cost function, which is harder to specify by the problem designer. We then employ a supervised learning model to learn such non-Markovian safety patterns. Second, we develop a Lagrange multiplier method, which incorporates the safety model and the underlying MDP model in a single computation graph to facilitate agent learning of safe behaviors. Finally, our empirical results on a variety of discrete and continuous domains show that this approach can satisfy complex non-Markovian safety constraints while optimizing an agent's total returns, is highly scalable, and is also better than the previous best approach for Markovian NSEs.
• Abstract（参考訳）: 安全なMDP計画では、現在の状態と行動に基づくコスト関数が安全面を特定するためにしばしば使用される。 現実の世界では、しばしば使用される状態表現はそのような安全制約を特定するのに十分な忠実さを欠いている。 不完全モデルに基づく操作はしばしば意図しない負の副作用(NSE)を生じる。 これらの課題に対処するために、まず、安全信号と状態行動軌跡(即時状態行動ではなく)を関連付ける。 これにより、安全モデルは極めて一般的なものになる。 また,問題設計者の特定が困難である数値的コスト関数よりも,異なる軌道に対してカテゴリ安全ラベルが与えられると仮定する。 そして,このような非マルコフ的安全パターンを学習するために教師付き学習モデルを用いる。 第2に,安全な行動のエージェント学習を容易にするために,単一の計算グラフに安全モデルと基礎となるmdpモデルを組み込んだラグランジュ乗算法を開発した。 最後に、様々な離散的かつ連続的な領域に関する実験結果から、このアプローチは、エージェントの総リターンを最適化しながら、複雑な非マルコフ的安全制約を満たすことができ、高度にスケーラブルであり、マルコフ的NSEに対する以前のベストアプローチよりも優れていることを示す。

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