論文の概要: First-order Policy Optimization for Robust Policy Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15890v1
• Date: Sat, 29 Jul 2023 05:22:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 18:54:58.862562
• Title: First-order Policy Optimization for Robust Policy Evaluation
• Title（参考訳）: ロバスト政策評価のための一次政策最適化
• Authors: Yan Li and Guanghui Lan
• Abstract要約: 我々は,ロバストなマルコフ決定プロセスに対する政策最適化の視点を,$mathrms$rectangular ambiguity Setで採用する。 The developed method, named first-order policy evaluation (FRPE) は、決定論的(オフライン)と線形(オンライン)の両方でロバストな政策評価のための最初の統一されたフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.772560347950053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We adopt a policy optimization viewpoint towards policy evaluation for robust Markov decision process with $\mathrm{s}$-rectangular ambiguity sets. The developed method, named first-order policy evaluation (FRPE), provides the first unified framework for robust policy evaluation in both deterministic (offline) and stochastic (online) settings, with either tabular representation or generic function approximation. In particular, we establish linear convergence in the deterministic setting, and $\tilde{\mathcal{O}}(1/\epsilon^2)$ sample complexity in the stochastic setting. FRPE also extends naturally to evaluating the robust state-action value function with $(\mathrm{s}, \mathrm{a})$-rectangular ambiguity sets. We discuss the application of the developed results for stochastic policy optimization of large-scale robust MDPs.
• Abstract（参考訳）: 我々は,$\mathrm{s}$-rectangular ambiguity 集合を用いたロバストマルコフ決定過程のポリシー評価に対するポリシー最適化の視点を採用する。 この手法は一階政策評価(frpe)と呼ばれ、決定論的(オフライン)と確率的(オンライン)の設定の両方においてロバストな政策評価のための最初の統一フレームワークを提供する。 特に、決定論的設定における線形収束と、確率的設定におけるサンプル複雑性を $\tilde{\mathcal{o}}(1/\epsilon^2)$ と定めている。 FRPE はまた自然に $(\mathrm{s}, \mathrm{a})$-正方形曖昧性集合で頑健な状態-作用値関数を評価するまで拡張する。 大規模頑健なMDPの確率的政策最適化のための開発結果の適用について検討する。

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