論文の概要: Approximate Model-Based Shielding for Safe Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00707v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 15:19:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-06 11:02:46.558931
• Title: Approximate Model-Based Shielding for Safe Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 安全強化学習のための近似モデルベースシールド
• Authors: Alexander W. Goodall, Francesco Belardinelli
• Abstract要約: 本稿では,学習したRLポリシーの性能を検証するための,原則的ルックアヘッド遮蔽アルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは他の遮蔽手法と異なり、システムの安全性関連力学の事前知識を必要としない。 我々は,国家依存型安全ラベルを持つアタリゲームにおいて,他の安全を意識したアプローチよりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.55437924143615
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) has shown great potential for solving complex tasks in a variety of domains. However, applying RL to safety-critical systems in the real-world is not easy as many algorithms are sample-inefficient and maximising the standard RL objective comes with no guarantees on worst-case performance. In this paper we propose approximate model-based shielding (AMBS), a principled look-ahead shielding algorithm for verifying the performance of learned RL policies w.r.t. a set of given safety constraints. Our algorithm differs from other shielding approaches in that it does not require prior knowledge of the safety-relevant dynamics of the system. We provide a strong theoretical justification for AMBS and demonstrate superior performance to other safety-aware approaches on a set of Atari games with state-dependent safety-labels.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(rl)は、様々な領域で複雑なタスクを解決する大きな可能性を示しています。 しかし、RLを現実世界の安全クリティカルなシステムに適用することは、多くのアルゴリズムがサンプリング非効率であり、標準RLの目的を最大化することは、最悪の場合の性能を保証するものではない。 本稿では,学習したRLポリシーの性能を与えられた安全制約の集合として検証する,原理的ルックアヘッド遮蔽アルゴリズムである近似モデルベース遮蔽(AMBS)を提案する。 我々のアルゴリズムは他の遮蔽手法と異なり、システムの安全性関連力学の事前知識を必要としない。 ambsの強固な理論的正当性を提供し,ステート依存の安全ラベルを持つatariゲーム群において,他の安全対応アプローチよりも優れた性能を示す。

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