論文の概要: Conflict-Averse Gradient Aggregation for Constrained Multi-Objective Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00282v2
- Date: Fri, 31 May 2024 07:19:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-03 19:42:50.746925
- Title: Conflict-Averse Gradient Aggregation for Constrained Multi-Objective Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 制約付き多目的強化学習のための矛盾-逆勾配集約
- Authors: Dohyeong Kim, Mineui Hong, Jeongho Park, Songhwai Oh,
- Abstract要約: 多くの実世界の応用において、強化学習(RL)エージェントは、複数の目的を考慮し、安全ガイドラインに従うべきである。
制約付き多目的勾配集約アルゴリズム(Constrained Multi-Objective Gradient Aggregator, CoGAMO)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.245000585002858
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In many real-world applications, a reinforcement learning (RL) agent should consider multiple objectives and adhere to safety guidelines. To address these considerations, we propose a constrained multi-objective RL algorithm named Constrained Multi-Objective Gradient Aggregator (CoMOGA). In the field of multi-objective optimization, managing conflicts between the gradients of the multiple objectives is crucial to prevent policies from converging to local optima. It is also essential to efficiently handle safety constraints for stable training and constraint satisfaction. We address these challenges straightforwardly by treating the maximization of multiple objectives as a constrained optimization problem (COP), where the constraints are defined to improve the original objectives. Existing safety constraints are then integrated into the COP, and the policy is updated using a linear approximation, which ensures the avoidance of gradient conflicts. Despite its simplicity, CoMOGA guarantees optimal convergence in tabular settings. Through various experiments, we have confirmed that preventing gradient conflicts is critical, and the proposed method achieves constraint satisfaction across all tasks.
- Abstract（参考訳）: 多くの実世界の応用において、強化学習(RL)エージェントは、複数の目的を考慮し、安全ガイドラインに従うべきである。
これらの課題に対処するため,制約付き多目的勾配アグリゲータ (CoMOGA) という制約付き多目的RLアルゴリズムを提案する。
多目的最適化の分野では、ポリシーが局所最適に収束するのを防ぐために、複数の目的の勾配間の衝突を管理することが不可欠である。
また、安定したトレーニングと制約満足度のための安全制約を効率的に処理することが不可欠である。
本研究は,複数の目的の最大化を制約最適化問題 (COP) として扱うことで,これらの課題に容易に対処する。
既存の安全制約をCOPに統合し、勾配衝突を回避する線形近似を用いてポリシーを更新する。
その単純さにもかかわらず、CoMOGAは表の設定において最適な収束を保証する。
各種実験により, 勾配衝突防止が重要であり, 提案手法は全タスクの制約満足度を達成できることを確認した。
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