論文の概要: Feudal Graph Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05099v5
• Date: Mon, 14 Oct 2024 15:56:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:01:47.535046
• Title: Feudal Graph Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: フェーダルグラフ強化学習
• Authors: Tommaso Marzi, Arshjot Khehra, Andrea Cini, Cesare Alippi,
• Abstract要約: グラフに基づく表現とメッセージパッシングモジュールポリシーは、強化学習(RL)における構成可能な制御問題に対処するための顕著なアプローチである 本稿では,階層的RLとピラミッド型メッセージパッシングアーキテクチャを頼りに,このような課題に対処する新しい手法であるFeudal Graph Reinforcement Learning (FGRL)を提案する。 特に、FGRLは階層化されたグラフ構造を通して、階層の上部から上位のコマンドが伝播するポリシーの階層を定義している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.069747511100132
• License:
• Abstract: Graph-based representations and message-passing modular policies constitute prominent approaches to tackling composable control problems in reinforcement learning (RL). However, as shown by recent graph deep learning literature, such local message-passing operators can create information bottlenecks and hinder global coordination. The issue becomes more serious in tasks requiring high-level planning. In this work, we propose a novel methodology, named Feudal Graph Reinforcement Learning (FGRL), that addresses such challenges by relying on hierarchical RL and a pyramidal message-passing architecture. In particular, FGRL defines a hierarchy of policies where high-level commands are propagated from the top of the hierarchy down through a layered graph structure. The bottom layers mimic the morphology of the physical system, while the upper layers correspond to higher-order sub-modules. The resulting agents are then characterized by a committee of policies where actions at a certain level set goals for the level below, thus implementing a hierarchical decision-making structure that can naturally implement task decomposition. We evaluate the proposed framework on a graph clustering problem and MuJoCo locomotion tasks; simulation results show that FGRL compares favorably against relevant baselines. Furthermore, an in-depth analysis of the command propagation mechanism provides evidence that the introduced message-passing scheme favors learning hierarchical decision-making policies.
• Abstract（参考訳）: グラフベースの表現とメッセージパスモジュールポリシは、強化学習(RL)における構成可能な制御問題に対処するための顕著なアプローチである。 しかし、最近のグラフ深層学習文献で示されているように、そのようなローカルメッセージパッシング演算子は、情報のボトルネックを発生させ、グローバルな調整を妨げることができる。 高レベルの計画を必要とするタスクでは、この問題がより深刻になる。 本研究では,階層的RLとピラミッド型メッセージパッシングアーキテクチャに頼って,このような課題に対処する新しい手法であるFeudal Graph Reinforcement Learning (FGRL)を提案する。 特に、FGRLは階層化されたグラフ構造を通して、階層の上部から上位のコマンドが伝播するポリシーの階層を定義している。 下層は物理系の形態を模倣し、上層は高階部分加群に対応する。 結果として得られたエージェントは、特定のレベルにおけるアクションが下層の目標を設定する政策委員会によって特徴づけられ、それによって、タスク分解を自然に実装できる階層的な意思決定構造が実装される。 提案手法をグラフクラスタリング問題とMuJoCoの移動タスクで評価することにより,FGRLが関連するベースラインと良好に比較できることを示す。 さらに、コマンド伝搬機構の詳細な分析により、メッセージパス方式が階層的な意思決定方針の学習に有利であることを示す。

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