論文の概要: Finite-Time Analysis of On-Policy Heterogeneous Federated Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15273v1
• Date: Sat, 27 Jan 2024 02:43:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 19:15:02.882504
• Title: Finite-Time Analysis of On-Policy Heterogeneous Federated Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オンライン不均一フェデレーション強化学習の有限時間解析
• Authors: Chenyu Zhang, Han Wang, Aritra Mitra, James Anderson
• Abstract要約: フェデレート強化学習(FRL)は、強化学習タスクのサンプル複雑性を低減するための有望なパラダイムとして登場した。 本稿では,線形関数近似を用いた新しいオンライン強化学習手法であるFedSARSAを紹介する。 我々は,FedSARSAが,不均一性のレベルに比例して,すべてのエージェントに対してほぼ最適のポリシーに収束することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.430870991907726
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated reinforcement learning (FRL) has emerged as a promising paradigm for reducing the sample complexity of reinforcement learning tasks by exploiting information from different agents. However, when each agent interacts with a potentially different environment, little to nothing is known theoretically about the non-asymptotic performance of FRL algorithms. The lack of such results can be attributed to various technical challenges and their intricate interplay: Markovian sampling, linear function approximation, multiple local updates to save communication, heterogeneity in the reward functions and transition kernels of the agents' MDPs, and continuous state-action spaces. Moreover, in the on-policy setting, the behavior policies vary with time, further complicating the analysis. In response, we introduce FedSARSA, a novel federated on-policy reinforcement learning scheme, equipped with linear function approximation, to address these challenges and provide a comprehensive finite-time error analysis. Notably, we establish that FedSARSA converges to a policy that is near-optimal for all agents, with the extent of near-optimality proportional to the level of heterogeneity. Furthermore, we prove that FedSARSA leverages agent collaboration to enable linear speedups as the number of agents increases, which holds for both fixed and adaptive step-size configurations.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション強化学習(frl)は、異なるエージェントからの情報を活用して強化学習タスクのサンプル複雑さを減らすための有望なパラダイムとして登場した。 しかしながら、各エージェントが潜在的に異なる環境と相互作用する場合、FRLアルゴリズムの非漸近的性能について理論的にはほとんど知られていない。 このような結果の欠如は、マルコフのサンプリング、線形関数近似、通信を節約するための複数の局所更新、エージェントのmdpの報酬関数と遷移核の不均一性、連続状態-アクション空間など、様々な技術的課題と複雑な相互作用によって引き起こされる。 さらに、政治状況においては、行動方針は時間によって異なり、分析をさらに複雑にする。 そこで我々は,これらの課題に対処し,包括的有限時間誤差解析を提供するために,線形関数近似を備えた新しいオンライン強化学習手法であるFedSARSAを導入する。 特筆すべきは、フェザーサが全てのエージェントにとって最適に近い政策に収束し、準最適度が不均質のレベルに比例する程度に収束することである。 さらに,federsaがエージェントコラボレーションを利用して,エージェント数の増加に伴ってリニアなスピードアップを実現することを証明した。

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