Fugu-MT 論文翻訳(概要): Performative Reinforcement Learning in Gradually Shifting Environments

論文の概要: Performative Reinforcement Learning in Gradually Shifting Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09838v2
Date: Fri, 31 May 2024 13:59:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-03 20:02:19.350766
Title: Performative Reinforcement Learning in Gradually Shifting Environments
Title（参考訳）: 段階的に変化する環境における適応的強化学習
Authors: Ben Rank, Stelios Triantafyllou, Debmalya Mandal, Goran Radanovic,
Abstract要約: 強化学習(RL)エージェントが実際にデプロイされると、環境に影響を与え、そのダイナミクスを変える可能性がある。本稿では,この現象をモデル化するための新しい枠組みを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.524274041966539
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: When Reinforcement Learning (RL) agents are deployed in practice, they might impact their environment and change its dynamics. We propose a new framework to model this phenomenon, where the current environment depends on the deployed policy as well as its previous dynamics. This is a generalization of Performative RL (PRL) [Mandal et al., 2023]. Unlike PRL, our framework allows to model scenarios where the environment gradually adjusts to a deployed policy. We adapt two algorithms from the performative prediction literature to our setting and propose a novel algorithm called Mixed Delayed Repeated Retraining (MDRR). We provide conditions under which these algorithms converge and compare them using three metrics: number of retrainings, approximation guarantee, and number of samples per deployment. MDRR is the first algorithm in this setting which combines samples from multiple deployments in its training. This makes MDRR particularly suitable for scenarios where the environment's response strongly depends on its previous dynamics, which are common in practice. We experimentally compare the algorithms using a simulation-based testbed and our results show that MDRR converges significantly faster than previous approaches.
Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)エージェントが実際にデプロイされると、環境に影響を与え、そのダイナミクスを変える可能性がある。本稿では,この現象をモデル化するための新しい枠組みを提案する。これはPerformative RL (PRL) [Mandal et al , 2023] の一般化である。 PRLとは異なり、我々のフレームワークは環境が徐々にデプロイされたポリシーに適応するシナリオをモデル化することができる。本研究では,2つのアルゴリズムを性能予測文から設定に適応させ,MDRR(Mixed Delayed Retraining)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。これらのアルゴリズムが収束して比較する条件として,リトレーニング数,近似保証数,デプロイ毎のサンプル数という3つの指標を挙げる。 MDRRは、トレーニングにおける複数のデプロイメントからのサンプルを組み合わせる、この設定の最初のアルゴリズムである。これにより、MDRRは特に、環境の応答が実際に一般的な以前のダイナミクスに強く依存するシナリオに適している。シミュレーションベースのテストベッドを用いて実験を行った結果,MDRRは従来の手法よりもはるかに高速に収束することがわかった。

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