論文の概要: Two-Timescale Critic-Actor for Average Reward MDPs with Function Approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01371v2
• Date: Fri, 24 May 2024 06:57:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 23:16:57.555400
• Title: Two-Timescale Critic-Actor for Average Reward MDPs with Function Approximation
• Title（参考訳）: 関数近似を用いた平均逆MDPに対する2時間的批判アクタ
• Authors: Prashansa Panda, Shalabh Bhatnagar,
• Abstract要約: 本稿では,長期平均報酬設定における関数近似を用いた最初の2段階の批評家・アクターアルゴリズムを提案する。 我々の分析の特筆すべき特徴は、最近のシングルタイムスケールアクター批判アルゴリズムとは異なり、我々のスキームの完全な収束解析を提示することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.945710235932345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, there has been a lot of research activity focused on carrying out non-asymptotic convergence analyses for actor-critic algorithms. Recently a two-timescale critic-actor algorithm has been presented for the discounted cost setting in the look-up table case where the timescales of the actor and the critic are reversed and only asymptotic convergence shown. In our work, we present the first two-timescale critic-actor algorithm with function approximation in the long-run average reward setting and present the first finite-time non-asymptotic as well as asymptotic convergence analysis for such a scheme. We obtain optimal learning rates and prove that our algorithm achieves a sample complexity of $\mathcal{\tilde{O}}(\epsilon^{-2.08})$ for the mean squared error of the critic to be upper bounded by $\epsilon$ which is better than the one obtained for two-timescale actor-critic in a similar setting. A notable feature of our analysis is that unlike recent single-timescale actor-critic algorithms, we present a complete asymptotic convergence analysis of our scheme in addition to the finite-time bounds that we obtain and show that the (slower) critic recursion converges asymptotically to the attractor of an associated differential inclusion with actor parameters corresponding to local maxima of a perturbed average reward objective. We also show the results of numerical experiments on three benchmark settings and observe that our critic-actor algorithm performs on par and is in fact better than the other algorithms considered.
• Abstract（参考訳）: 近年,アクター批判アルゴリズムの非漸近収束解析に焦点をあてた研究が盛んに行われている。 近年,アクターと批評家の時間スケールが逆転し,漸近的な収束のみを示すルックアップテーブルケースにおいて,2段階の批評家・アクターアルゴリズムがコスト設定の割引について提示されている。 本研究では,長期平均報酬設定に関数近似を付加した最初の2時間スケール批評家-アクターアルゴリズムを提案し,そのようなスキームに対する漸近的収束解析とともに,最初の有限時間非漸近的および漸近的収束解析を提示する。 最適学習率を求め,本アルゴリズムが2段階のアクター批評家に対して得られた値より優れている2倍の2乗誤差に対して$\mathcal{\tilde{O}}(\epsilon^{-2.08})$のサンプル複雑性を実現することを証明した。 我々の分析の特筆すべき特徴は、近年のシングルタイムスケールアクター批判アルゴリズムとは異なり、我々のスキームの完全漸近収束解析と、(より遅い)批評家再帰は、摂動平均報酬目的の局所最大値に対応するアクターパラメータと関連する差分包の引き付けに漸近的に収束することを示す有限時間境界に加えて、我々のスキームの完全漸近収束解析を提示することである。 また、3つのベンチマーク設定に関する数値実験の結果を示し、我々の批評家・俳優アルゴリズムが同等に動作し、実際他のアルゴリズムよりも優れていることを観察する。

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