論文の概要: A Method to Improve the Performance of Reinforcement Learning Based on the Y Operator for a Class of Stochastic Differential Equation-Based Child-Mother Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04014v1
• Date: Tue, 7 Nov 2023 14:14:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 15:26:39.127934
• Title: A Method to Improve the Performance of Reinforcement Learning Based on the Y Operator for a Class of Stochastic Differential Equation-Based Child-Mother Systems
• Title（参考訳）: 確率微分方程式に基づく児童母系におけるY演算子に基づく強化学習の性能向上の一手法
• Authors: Cheng Yin, Yi Chen
• Abstract要約: 本稿では,交流型強化学習における制御性能を高めるために,Y演算子と呼ばれる新しい演算子を提案する。 Y演算子は、子母系のクラスをCritic Networkの損失関数に統合する。 厳密な数学的証明は、演算子の妥当性を確認する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.00113000373872
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a novel operator, termed the Y operator, to elevate control performance in Actor-Critic(AC) based reinforcement learning for systems governed by stochastic differential equations(SDEs). The Y operator ingeniously integrates the stochasticity of a class of child-mother system into the Critic network's loss function, yielding substantial advancements in the control performance of RL algorithms.Additionally, the Y operator elegantly reformulates the challenge of solving partial differential equations for the state-value function into a parallel problem for the drift and diffusion functions within the system's SDEs.A rigorous mathematical proof confirms the operator's validity.This transformation enables the Y Operator-based Reinforcement Learning(YORL) framework to efficiently tackle optimal control problems in both model-based and data-driven systems.The superiority of YORL is demonstrated through linear and nonlinear numerical examples showing its enhanced performance over existing methods post convergence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,確率微分方程式(SDEs)に支配されるシステムに対するアクタ・クライト(AC)に基づく強化学習における制御性能を高めるために,Y演算子と呼ばれる新しい演算子を提案する。 The Y operator ingeniously integrates the stochasticity of a class of child-mother system into the Critic network's loss function, yielding substantial advancements in the control performance of RL algorithms.Additionally, the Y operator elegantly reformulates the challenge of solving partial differential equations for the state-value function into a parallel problem for the drift and diffusion functions within the system's SDEs.A rigorous mathematical proof confirms the operator's validity.This transformation enables the Y Operator-based Reinforcement Learning(YORL) framework to efficiently tackle optimal control problems in both model-based and data-driven systems.The superiority of YORL is demonstrated through linear and nonlinear numerical examples showing its enhanced performance over existing methods post convergence.

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