論文の概要: Learning to Stabilize Online Reinforcement Learning in Unbounded State Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01896v2
• Date: Tue, 13 Feb 2024 17:32:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 19:55:21.583068
• Title: Learning to Stabilize Online Reinforcement Learning in Unbounded State Spaces
• Title（参考訳）: 非有界状態空間におけるオンライン強化学習の安定化のための学習
• Authors: Brahma S. Pavse, Matthew Zurek, Yudong Chen, Qiaomin Xie, Josiah P. Hanna
• Abstract要約: オンライントレーニング中の所望状態への距離を直接最小化する深いRLアルゴリズムは、しばしば不安定なポリシーをもたらすことを示す。 次に, リアプノフに基づくコスト形成手法と, 2) 境界のない状態空間への状態変換という2つの考え方に基づくアプローチを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.53169400783724
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many reinforcement learning (RL) applications, we want policies that reach desired states and then keep the controlled system within an acceptable region around the desired states over an indefinite period of time. This latter objective is called stability and is especially important when the state space is unbounded, such that the states can be arbitrarily far from each other and the agent can drift far away from the desired states. For example, in stochastic queuing networks, where queues of waiting jobs can grow without bound, the desired state is all-zero queue lengths. Here, a stable policy ensures queue lengths are finite while an optimal policy minimizes queue lengths. Since an optimal policy is also stable, one would expect that RL algorithms would implicitly give us stable policies. However, in this work, we find that deep RL algorithms that directly minimize the distance to the desired state during online training often result in unstable policies, i.e., policies that drift far away from the desired state. We attribute this instability to poor credit-assignment for destabilizing actions. We then introduce an approach based on two ideas: 1) a Lyapunov-based cost-shaping technique and 2) state transformations to the unbounded state space. We conduct an empirical study on various queueing networks and traffic signal control problems and find that our approach performs competitively against strong baselines with knowledge of the transition dynamics.
• Abstract（参考訳）: 多くの強化学習(RL)アプリケーションでは、所望の状態に到達し、制御されたシステムを所望の状態の周囲の許容範囲内に一定期間保持する政策が望まれる。 後者の目標は安定性と呼ばれ、状態空間が非有界である場合には特に重要であり、状態が互いに任意に遠く離れることができ、エージェントが所望の状態から遠ざかることができる。 例えば、待ちジョブのキューがバウンドなしで成長可能な確率的キューネットワークでは、望ましい状態は全ゼロのキュー長である。 ここで、安定したポリシーはキュー長が有限であることを保証する一方、最適なポリシーはキュー長を最小化する。 最適ポリシーも安定しているので、RLアルゴリズムが暗黙的に安定ポリシーを与えると期待する。 しかし,本研究では,オンライントレーニング中に所望の状態までの距離を最小化する深いrlアルゴリズムが不安定な政策,すなわち所望の状態から遠ざかる政策をもたらすことを発見した。 我々は、この不安定さを、不安定化行動に対する信用割り当ての低さによるものとみなす。 次に2つのアイデアに基づいたアプローチを紹介します 1)リアプノフベースのコストシェーピング技術と 2) 非有界状態空間への状態変換。 我々は,様々な待ち行列ネットワークとトラヒック信号制御問題に関する実証研究を行い,トランジッションダイナミクスの知識を持つ強力なベースラインに対して,このアプローチが競合的に動作することを見出した。

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