論文の概要: Joint Learning of Policy with Unknown Temporal Constraints for Safe Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00576v1
• Date: Sun, 30 Apr 2023 21:15:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 14:38:58.709016
• Title: Joint Learning of Policy with Unknown Temporal Constraints for Safe Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 安全強化学習のための未知の時間制約による政策の共同学習
• Authors: Lunet Yifru and Ali Baheri
• Abstract要約: 安全制約と最適なRLポリシーを同時に学習するフレームワークを提案する。 この枠組みは、我々の共同学習プロセスの収束を確立する定理によって支えられている。 当社のフレームワークをグリッド環境で紹介し、許容される安全性制約とRLポリシーの両方をうまく識別した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In many real-world applications, safety constraints for reinforcement learning (RL) algorithms are either unknown or not explicitly defined. We propose a framework that concurrently learns safety constraints and optimal RL policies in such environments, supported by theoretical guarantees. Our approach merges a logically-constrained RL algorithm with an evolutionary algorithm to synthesize signal temporal logic (STL) specifications. The framework is underpinned by theorems that establish the convergence of our joint learning process and provide error bounds between the discovered policy and the true optimal policy. We showcased our framework in grid-world environments, successfully identifying both acceptable safety constraints and RL policies while demonstrating the effectiveness of our theorems in practice.
• Abstract（参考訳）: 多くの実世界のアプリケーションでは、強化学習(RL)アルゴリズムの安全性の制約は未知あるいは明示的に定義されていない。 本稿では,これらの環境において,安全制約と最適なrlポリシーを同時に学習する枠組みを提案する。 提案手法は,信号時間論理(STL)仕様を合成するために,論理制約付きRLアルゴリズムと進化的アルゴリズムを組み合わせる。 このフレームワークは、我々の共同学習プロセスの収束を確立し、発見されたポリシーと真の最適ポリシーの間の誤差境界を提供する定理によって支えられている。 我々は,我々の枠組みをグリッドワールド環境で実証し,許容される安全制約とRLポリシーの両方を実証し,実際に定理の有効性を実証した。

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