論文の概要: Robust Lagrangian and Adversarial Policy Gradient for Robust Constrained Markov Decision Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11267v2
• Date: Sat, 4 May 2024 12:11:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 01:06:19.524904
• Title: Robust Lagrangian and Adversarial Policy Gradient for Robust Constrained Markov Decision Processes
• Title（参考訳）: ロバスト制約マルコフ決定過程におけるロバストラグランジアンと逆数ポリシー勾配
• Authors: David M. Bossens,
• Abstract要約: 本稿では,Robust Lagrangian と Adversarial RCPG の2つのアルゴリズムについて述べる。 Robust Lagrangian による RCPG は、値や制約ではなく、ラグランジアンに基づく最悪のケースダイナミクスを取り入れて RCPG を修飾する。 逆数RCPGはまた、ラグランジアンに基づいて最悪のケースのダイナミクスを定式化するが、直接的かつ漸進的に逆数ポリシーとして学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.167069404528051
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The robust constrained Markov decision process (RCMDP) is a recent task-modelling framework for reinforcement learning that incorporates behavioural constraints and that provides robustness to errors in the transition dynamics model through the use of an uncertainty set. Simulating RCMDPs requires computing the worst-case dynamics based on value estimates for each state, an approach which has previously been used in the Robust Constrained Policy Gradient (RCPG). Highlighting potential downsides of RCPG such as not robustifying the full constrained objective and the lack of incremental learning, this paper introduces two algorithms, called RCPG with Robust Lagrangian and Adversarial RCPG. RCPG with Robust Lagrangian modifies RCPG by taking the worst-case dynamics based on the Lagrangian rather than either the value or the constraint. Adversarial RCPG also formulates the worst-case dynamics based on the Lagrangian but learns this directly and incrementally as an adversarial policy through gradient descent rather than indirectly and abruptly through constrained optimisation on a sorted value list. A theoretical analysis first derives the Lagrangian policy gradient for the policy optimisation of both proposed algorithms and then the adversarial policy gradient to learn the adversary for Adversarial RCPG. Empirical experiments injecting perturbations in inventory management and safe navigation tasks demonstrate the competitive performance of both algorithms compared to traditional RCPG variants as well as non-robust and non-constrained ablations. In particular, Adversarial RCPG ranks among the top two performing algorithms on all tests.
• Abstract（参考訳）: 頑健な制約付きマルコフ決定プロセス(RCMDP)は、動作制約を組み込んだ強化学習のための最近のタスクモデリングフレームワークであり、不確実性セットを用いて遷移力学モデルにおけるエラーに対して堅牢性を提供する。 RCMDPのシミュレーションには、各状態の値推定に基づいて最悪のケースのダイナミクスを計算する必要がある。 本稿では, RCPGとRobust Lagrangian, Adversarial RCPGの2つのアルゴリズムを提案する。 Robust Lagrangian による RCPG は、値や制約ではなく、ラグランジアンに基づく最悪のケースダイナミクスを取り入れて RCPG を修飾する。 逆数RCPGはまた、ラグランジアンに基づいて最悪のケースのダイナミクスを定式化するが、ソートされた値リスト上の制約付き最適化により間接的かつ突然に勾配降下よりも、直接的かつ漸進的に、逆数ポリシーとして学習する。 理論的解析は、まず、提案されたアルゴリズムのポリシー最適化のためのラグランジアンポリシー勾配を導出し、次に、逆数RCPGの逆数を学ぶための逆数ポリシー勾配を導出する。 在庫管理と安全なナビゲーションタスクに摂動を注入する実証実験は、従来のRCPGの変種と非腐食性および非拘束性アブレーションの両アルゴリズムの競合性能を示す。 特に、Adversarial RCPGは全てのテストで上位2のアルゴリズムにランクインしている。

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