論文の概要: Fast Policy Learning for Linear Quadratic Control with Entropy Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14168v3
• Date: Mon, 11 Dec 2023 18:32:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 01:16:06.145556
• Title: Fast Policy Learning for Linear Quadratic Control with Entropy Regularization
• Title（参考訳）: エントロピー規則化による線形二次制御の高速化
• Authors: Xin Guo, Xinyu Li and Renyuan Xu
• Abstract要約: 本稿では,レギュラー化政策勾配 (RPG) と反復政策最適化 (IPO) の2つの新しい政策学習手法を提案し,分析する。 正確な政策評価にアクセスできると仮定すると、どちらの手法も正規化されたLQCの最適ポリシーを見つける際に線形に収束することが証明される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.771650397337366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper proposes and analyzes two new policy learning methods: regularized policy gradient (RPG) and iterative policy optimization (IPO), for a class of discounted linear-quadratic control (LQC) problems over an infinite time horizon with entropy regularization. Assuming access to the exact policy evaluation, both proposed approaches are proven to converge linearly in finding optimal policies of the regularized LQC. Moreover, the IPO method can achieve a super-linear convergence rate once it enters a local region around the optimal policy. Finally, when the optimal policy for an RL problem with a known environment is appropriately transferred as the initial policy to an RL problem with an unknown environment, the IPO method is shown to enable a super-linear convergence rate if the two environments are sufficiently close. Performances of these proposed algorithms are supported by numerical examples.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,エントロピー正規化を伴う無限時間軸上のディスカウント線形量子制御(lqc)問題に対して,正則化ポリシ勾配(rpg)と反復ポリシー最適化(ipo)という2つの新しいポリシー学習法を提案し,解析する。 正確な政策評価にアクセスできると仮定すると、どちらの手法も正規化されたLQCの最適ポリシーを見つける際に線形収束することが証明される。 さらに、最適政策の周辺地域に入ると、IPO方式は超直線収束率を達成することができる。 最後に、未知環境のRL問題に対する最適ポリシーを初期ポリシーとして、未知環境のRL問題に適切に移行した場合、この2つの環境が十分に近い場合には、IPO方式により超線形収束率を実現する。 これらのアルゴリズムの性能は数値例によって支持されている。

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