論文の概要: Evolutionary Reinforcement Learning: A Systematic Review and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13296v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 02:07:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 18:22:33.238618
• Title: Evolutionary Reinforcement Learning: A Systematic Review and Future Directions
• Title（参考訳）: 進化的強化学習 : 体系的レビューと今後の方向性
• Authors: Yuanguo Lin, Fan Lin, Guorong Cai, Hong Chen, Lixin Zou and Pengcheng Wu
• Abstract要約: 進化強化学習(EvoRL)は、複雑な問題解決における強化学習と進化アルゴリズム(EA)の限界に対する解決策である。 EvoRLはEAと強化学習を統合し、知的エージェントを訓練するための有望な道を提供する。 この体系的なレビューは、EvoRLの現状に関する洞察を提供し、人工知能の進化を続ける風景において、その能力を向上させるためのガイドを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.631418642768132
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In response to the limitations of reinforcement learning and evolutionary algorithms (EAs) in complex problem-solving, Evolutionary Reinforcement Learning (EvoRL) has emerged as a synergistic solution. EvoRL integrates EAs and reinforcement learning, presenting a promising avenue for training intelligent agents. This systematic review firstly navigates through the technological background of EvoRL, examining the symbiotic relationship between EAs and reinforcement learning algorithms. We then delve into the challenges faced by both EAs and reinforcement learning, exploring their interplay and impact on the efficacy of EvoRL. Furthermore, the review underscores the need for addressing open issues related to scalability, adaptability, sample efficiency, adversarial robustness, ethic and fairness within the current landscape of EvoRL. Finally, we propose future directions for EvoRL, emphasizing research avenues that strive to enhance self-adaptation and self-improvement, generalization, interpretability, explainability, and so on. Serving as a comprehensive resource for researchers and practitioners, this systematic review provides insights into the current state of EvoRL and offers a guide for advancing its capabilities in the ever-evolving landscape of artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 複雑な問題解決における強化学習と進化的アルゴリズム(EA)の限界に応えて、進化的強化学習(EvoRL)が相乗的ソリューションとして登場した。 EvoRLはEAと強化学習を統合し、知的エージェントを訓練するための有望な道を提供する。 この体系的なレビューは、まずEvoRLの技術的背景をナビゲートし、EAと強化学習アルゴリズムの共生関係を調べる。 次に、EAと強化学習の両方が直面する課題を掘り下げ、それらの相互作用とEvoRLの有効性への影響を探求する。 さらに、このレビューは、拡張性、適応性、サンプル効率、敵の堅牢性、倫理的および公正性に関連するオープンな問題に対処する必要性を強調している。 最後に, 自己適応, 自己改善, 一般化, 解釈可能性, 説明可能性などを向上させる研究手法を強調し, 今後のEvoRLの方向性を提案する。 研究者や実践者のための包括的なリソースとして、この体系的なレビューは、evorlの現状に関する洞察を提供し、進化を続ける人工知能の展望において、その能力を向上させるためのガイドを提供する。

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