論文の概要: Synthesis of Hierarchical Controllers Based on Deep Reinforcement Learning Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13785v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 13:10:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-22 15:18:32.415396
• Title: Synthesis of Hierarchical Controllers Based on Deep Reinforcement Learning Policies
• Title（参考訳）: 深層強化学習ポリシーに基づく階層型コントローラの合成
• Authors: Florent Delgrange, Guy Avni, Anna Lukina, Christian Schilling, Ann Now\'e, and Guillermo A. P\'erez
• Abstract要約: マルコフ決定過程(MDP)をモデル化した環境におけるコントローラ設計問題に対する新しいアプローチを提案する。 まず,各部屋の低レベル政策を得るために深層強化学習を適用し,未知の構造を持つ大きな部屋へ拡張する。 次に, 各室でどの低レベルポリシーを実行するかを選択する高レベルプランナを得るために, 反応合成を適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.194841756561907
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel approach to the problem of controller design for environments modeled as Markov decision processes (MDPs). Specifically, we consider a hierarchical MDP a graph with each vertex populated by an MDP called a "room". We first apply deep reinforcement learning (DRL) to obtain low-level policies for each room, scaling to large rooms of unknown structure. We then apply reactive synthesis to obtain a high-level planner that chooses which low-level policy to execute in each room. The central challenge in synthesizing the planner is the need for modeling rooms. We address this challenge by developing a DRL procedure to train concise "latent" policies together with PAC guarantees on their performance. Unlike previous approaches, ours circumvents a model distillation step. Our approach combats sparse rewards in DRL and enables reusability of low-level policies. We demonstrate feasibility in a case study involving agent navigation amid moving obstacles.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルコフ決定過程 (MDP) をモデル化した環境におけるコントローラ設計問題に対する新しいアプローチを提案する。 具体的には、階層型 MDP を、各頂点が「部屋」と呼ばれる MDP に占めるグラフとみなす。 まず,各室の低レベル政策を得るために深層強化学習(DRL)を適用し,未知の構造の広い部屋へ拡張する。 次に, 各室でどの低レベルポリシーを実行するかを選択する高レベルプランナを得るために, 反応合成を適用する。 プランナーを合成する上での中心的な課題は、モデリングルームの必要性である。 そこで我々は,PACの保証とともに,簡潔な"遅延"ポリシーを訓練するためのDRL手順を開発することで,この問題に対処する。 以前のアプローチとは異なり、我々のシステムはモデル蒸留ステップを回避します。 本手法は,低レベル政策の再利用を可能にするため,DRLのスパース報酬に対処する。 移動障害物中のエージェントナビゲーションを含むケーススタディで実現可能性を示す。

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