論文の概要: Natural Actor-Critic for Robust Reinforcement Learning with Function Approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08875v2
• Date: Sun, 10 Dec 2023 18:42:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 02:11:03.496268
• Title: Natural Actor-Critic for Robust Reinforcement Learning with Function Approximation
• Title（参考訳）: 関数近似を用いたロバスト強化学習のための自然アクター批判
• Authors: Ruida Zhou, Tao Liu, Min Cheng, Dileep Kalathil, P. R. Kumar, Chao Tian
• Abstract要約: 本研究では,トレーニングシミュレータとテスト環境間のモデルミスマッチに対して頑健な評価政策を決定することを目的として,ロバスト強化学習(RL)について検討する。 本稿では2つの新しい不確実性集合の定式化を提案し,その1つは二重サンプリングに基づくものであり,もう1つは積分確率計量に基づくものである。 複数の MuJoCo 環境と実世界の TurtleBot ナビゲーションタスクにおいて,提案した RNAC アプローチによって学習されたポリシーの堅牢性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.43657369407846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We study robust reinforcement learning (RL) with the goal of determining a well-performing policy that is robust against model mismatch between the training simulator and the testing environment. Previous policy-based robust RL algorithms mainly focus on the tabular setting under uncertainty sets that facilitate robust policy evaluation, but are no longer tractable when the number of states scales up. To this end, we propose two novel uncertainty set formulations, one based on double sampling and the other on an integral probability metric. Both make large-scale robust RL tractable even when one only has access to a simulator. We propose a robust natural actor-critic (RNAC) approach that incorporates the new uncertainty sets and employs function approximation. We provide finite-time convergence guarantees for the proposed RNAC algorithm to the optimal robust policy within the function approximation error. Finally, we demonstrate the robust performance of the policy learned by our proposed RNAC approach in multiple MuJoCo environments and a real-world TurtleBot navigation task.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,トレーニングシミュレータとテスト環境間のモデルミスマッチに対して頑健な評価政策を決定することを目的として,ロバスト強化学習(RL)について検討する。 従来のポリシーベースのロバストなRLアルゴリズムは主に、ロバストなポリシー評価を容易にする不確実性セットの下での表の設定に重点を置いているが、状態のスケールアップ時にはもはや取り外せない。 この目的のために,2つの新しい不確実性集合の定式化を提案し,その1つは二重サンプリングに基づくものであり,もう1つは積分確率計量に基づくものである。 どちらも、シミュレータにしかアクセスできない場合でも、大規模で堅牢なRLを牽引可能である。 本稿では,新しい不確実性集合を取り入れ,関数近似を用いる,頑健な自然なアクター批判(RNAC)アプローチを提案する。 提案するrnacアルゴリズムの関数近似誤差における最適ロバストポリシーに対する有限時間収束保証を提案する。 最後に,複数の MuJoCo 環境と実際の TurtleBot ナビゲーションタスクにおいて,提案した RNAC アプローチによって学習されたポリシーの堅牢性を示す。

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