論文の概要: Actively Learning Reinforcement Learning: A Stochastic Optimal Control Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10831v4
• Date: Sun, 8 Sep 2024 22:01:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 04:03:29.688174
• Title: Actively Learning Reinforcement Learning: A Stochastic Optimal Control Approach
• Title（参考訳）: 強化学習の能動的学習:確率的最適制御アプローチ
• Authors: Mohammad S. Ramadan, Mahmoud A. Hayajnh, Michael T. Tolley, Kyriakos G. Vamvoudakis,
• Abstract要約: 本研究では,2つの相互に結びついた目的を達成するための枠組みを提案する。 (i) 積極的な探索と意図的な情報収集を伴う強化学習と, (ii) 最適制御法の計算的難易度を克服する枠組みである。 我々は、強化学習を用いて最適制御則を計算することにより、両方の目的にアプローチする。 一定の探索と搾取バランスとは異なり、学習プロセスが終了しても、警告と探索はリアルタイムでコントローラによって自動的に行われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.453622106101339
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we propose a framework towards achieving two intertwined objectives: (i) equipping reinforcement learning with active exploration and deliberate information gathering, such that it regulates state and parameter uncertainties resulting from modeling mismatches and noisy sensory; and (ii) overcoming the computational intractability of stochastic optimal control. We approach both objectives by using reinforcement learning to compute the stochastic optimal control law. On one hand, we avoid the curse of dimensionality prohibiting the direct solution of the stochastic dynamic programming equation. On the other hand, the resulting stochastic optimal control reinforcement learning agent admits caution and probing, that is, optimal online exploration and exploitation. Unlike fixed exploration and exploitation balance, caution and probing are employed automatically by the controller in real-time, even after the learning process is terminated. We conclude the paper with a numerical simulation, illustrating how a Linear Quadratic Regulator with the certainty equivalence assumption may lead to poor performance and filter divergence, while our proposed approach is stabilizing, of an acceptable performance, and computationally convenient.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2つの相反する目的を達成するための枠組みを提案する。 一 活発な探索及び故意の情報収集による強化学習を施し、不一致及び騒音感覚のモデル化による状態及びパラメータの不確かさを規制すること。 (II)確率的最適制御の計算的難易度を克服する。 我々は、強化学習を用いて両方の目的にアプローチし、確率的最適制御法を計算する。 一方、確率的動的計画方程式の直接解を禁ずる次元性の呪いは避ける。 一方、確率的最適制御強化学習エージェントは、注意と探索、すなわち、最適オンライン探索と搾取を認めている。 一定の探索と搾取バランスとは異なり、学習プロセスが終了しても、警告と探索はリアルタイムでコントローラによって自動的に行われる。 本論文は, 線形二次レギュレータが一定の等価性仮定を持つことにより, 性能が低下し, フィルタのばらつきが生じ, 提案手法は安定化され, 許容性能が向上し, 計算上有用であることを示す数値シミュレーションにより結論付けている。

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