論文の概要: A Primal-Dual-Critic Algorithm for Offline Constrained Reinforcement
Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07818v2
- Date: Thu, 19 Oct 2023 22:35:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 03:43:13.473953
- Title: A Primal-Dual-Critic Algorithm for Offline Constrained Reinforcement
Learning
- Title(参考訳): オフライン制約強化学習のための最小二項臨界アルゴリズム
- Authors: Kihyuk Hong, Yuhang Li, Ambuj Tewari
- Abstract要約: 一般関数近似を用いたオフライン制約付きRLの新しいアルゴリズムであるPrimal-Dual-Critic Algorithm (PDCA)を提案する。
PDCAは批判者によって推定されるラグランジアン関数上の原始双対アルゴリズムを実行する。
PDCAがラグランジアン近傍のサドル点を見つけることは、制約されたRL問題に対してほぼ最適であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 35.13329809630571
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Offline constrained reinforcement learning (RL) aims to learn a policy that
maximizes the expected cumulative reward subject to constraints on expected
cumulative cost using an existing dataset. In this paper, we propose
Primal-Dual-Critic Algorithm (PDCA), a novel algorithm for offline constrained
RL with general function approximation. PDCA runs a primal-dual algorithm on
the Lagrangian function estimated by critics. The primal player employs a
no-regret policy optimization oracle to maximize the Lagrangian estimate and
the dual player acts greedily to minimize the Lagrangian estimate. We show that
PDCA can successfully find a near saddle point of the Lagrangian, which is
nearly optimal for the constrained RL problem. Unlike previous work that
requires concentrability and a strong Bellman completeness assumption, PDCA
only requires concentrability and realizability assumptions for
sample-efficient learning.
- Abstract(参考訳): オフライン制約強化学習(RL)は、既存のデータセットを用いて予測累積コストの制約を受ける累積報酬を最大化する政策を学ぶことを目的としている。
本稿では,一般関数近似を用いたオフライン制約付きRLの新しいアルゴリズムであるPrimal-Dual-Critic Algorithm (PDCA)を提案する。
PDCAは批判者によって推定されるラグランジュ関数上の原始双対アルゴリズムを実行する。
プライマリプレイヤーはラグランジアン推定を最大化するために非回帰ポリシー最適化オラクルを使用し、デュアルプレイヤーはラグランジアン推定を最小化するために優雅に行動する。
PDCAがラグランジアン近傍のサドル点を見つけることは、制約されたRL問題に対してほぼ最適であることを示す。
集中性とベルマン完全性仮定を必要とする以前の研究とは異なり、PDCAはサンプル効率の学習にのみ集中性と実現可能性仮定を必要とする。
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