論文の概要: Specialized Deep Residual Policy Safe Reinforcement Learning-Based Controller for Complex and Continuous State-Action Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14788v1
• Date: Sun, 15 Oct 2023 21:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-29 15:57:30.904798
• Title: Specialized Deep Residual Policy Safe Reinforcement Learning-Based Controller for Complex and Continuous State-Action Spaces
• Title（参考訳）: 複雑連続状態空間のための特別深部残留ポリシー安全強化学習ベース制御器
• Authors: Ammar N. Abbas, Georgios C. Chasparis, and John D. Kelleher
• Abstract要約: ランダムに探索することは不可能であり、従来のコントローラーをブラックボックスモデルに置き換えることは望ましくない。 本稿では,複雑かつ連続的な状態対応空間に適応した学習手法を応用した,高度残効政策安全な強化学習を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3678669691302048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional controllers have limitations as they rely on prior knowledge about the physics of the problem, require modeling of dynamics, and struggle to adapt to abnormal situations. Deep reinforcement learning has the potential to address these problems by learning optimal control policies through exploration in an environment. For safety-critical environments, it is impractical to explore randomly, and replacing conventional controllers with black-box models is also undesirable. Also, it is expensive in continuous state and action spaces, unless the search space is constrained. To address these challenges we propose a specialized deep residual policy safe reinforcement learning with a cycle of learning approach adapted for complex and continuous state-action spaces. Residual policy learning allows learning a hybrid control architecture where the reinforcement learning agent acts in synchronous collaboration with the conventional controller. The cycle of learning initiates the policy through the expert trajectory and guides the exploration around it. Further, the specialization through the input-output hidden Markov model helps to optimize policy that lies within the region of interest (such as abnormality), where the reinforcement learning agent is required and is activated. The proposed solution is validated on the Tennessee Eastman process control.
• Abstract（参考訳）: 従来のコントローラは、問題の物理に関する事前の知識に依存し、力学のモデリングを必要とし、異常な状況に適応するのに苦労するため、制限がある。 深層強化学習は、環境探索を通じて最適制御ポリシーを学習することで、これらの問題に対処する可能性がある。 安全クリティカルな環境では、ランダムに探索することは現実的ではなく、従来のコントローラーをブラックボックスモデルに置き換えることも望ましくない。 また、連続状態と作用空間では、探索空間が制約されない限り高価である。 これらの課題に対処するために,複雑かつ連続的な状態対応空間に適応した学習アプローチのサイクルを取り入れた,専門的な深層政策安全な強化学習を提案する。 残留ポリシー学習は、強化学習エージェントが従来のコントローラと協調して行動するハイブリッド制御アーキテクチャを学習することができる。 学習のサイクルは、専門家の軌道を通じてポリシーを開始し、それに関する探索を導く。 さらに、入力出力隠れマルコフモデルによる特殊化は、強化学習エージェントが必要であり、活性化される領域(異常など)内に存在するポリシーを最適化するのに役立つ。 提案手法はテネシー・イーストマンプロセス制御で検証される。

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