論文の概要: Reinforcement Learning with Non-Cumulative Objective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04957v1
• Date: Tue, 11 Jul 2023 01:20:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 16:42:50.766276
• Title: Reinforcement Learning with Non-Cumulative Objective
• Title（参考訳）: 非累積目的による強化学習
• Authors: Wei Cui and Wei Yu
• Abstract要約: 強化学習では、その目的は、ほぼ常にプロセスに沿った報酬に対する累積関数として定義される。 本稿では,そのような目的を最適化するための既存アルゴリズムの修正を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.13344685457395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In reinforcement learning, the objective is almost always defined as a \emph{cumulative} function over the rewards along the process. However, there are many optimal control and reinforcement learning problems in various application fields, especially in communications and networking, where the objectives are not naturally expressed as summations of the rewards. In this paper, we recognize the prevalence of non-cumulative objectives in various problems, and propose a modification to existing algorithms for optimizing such objectives. Specifically, we dive into the fundamental building block for many optimal control and reinforcement learning algorithms: the Bellman optimality equation. To optimize a non-cumulative objective, we replace the original summation operation in the Bellman update rule with a generalized operation corresponding to the objective. Furthermore, we provide sufficient conditions on the form of the generalized operation as well as assumptions on the Markov decision process under which the globally optimal convergence of the generalized Bellman updates can be guaranteed. We demonstrate the idea experimentally with the bottleneck objective, i.e., the objectives determined by the minimum reward along the process, on classical optimal control and reinforcement learning tasks, as well as on two network routing problems on maximizing the flow rates.
• Abstract（参考訳）: 強化学習では、目的はほとんど常にプロセスに沿った報酬に対して \emph{cumulative} 関数として定義される。 しかしながら、さまざまなアプリケーション分野、特にコミュニケーションやネットワークには、目標が報酬の要約として自然に表現されないような、最適制御と強化学習の問題が多く存在する。 本稿では,様々な問題における非累積目的の有意性を認識し,その目的を最適化するための既存アルゴリズムの修正を提案する。 具体的には、多くの最適制御と強化学習アルゴリズムのための基本的な構築ブロック、すなわちベルマン最適性方程式に目を向ける。 非累積目的を最適化するために、ベルマン更新規則における元の和演算を目的に対応する一般化演算に置き換える。 さらに、一般化された操作の形式に関する十分な条件と、一般化されたベルマン更新の最適収束が保証されるマルコフ決定過程に関する仮定を提供する。 そこで本研究では,従来の最適制御と強化学習タスク,および流量最大化のための2つのネットワークルーティング問題に関して,最小報酬によって決定される目標を,ボトルネック目標として実験的に提示する。

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