Fugu-MT 論文翻訳(概要): CAESAR: Enhancing Federated RL in Heterogeneous MDPs through Convergence-Aware Sampling with Screening

論文の概要: CAESAR: Enhancing Federated RL in Heterogeneous MDPs through Convergence-Aware Sampling with Screening

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20156v1
Date: Fri, 29 Mar 2024 13:05:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-01 15:44:18.815894
Title: CAESAR: Enhancing Federated RL in Heterogeneous MDPs through Convergence-Aware Sampling with Screening
Title（参考訳）: CAESAR:コンバージェンス・アウェア・サンプリングによる異種MDPのフェデレーションRL向上
Authors: Hei Yi Mak, Flint Xiaofeng Fan, Luca A. Lanzendörfer, Cheston Tan, Wei Tsang Ooi, Roger Wattenhofer,
Abstract要約: 既存のFedRLメソッドは、一般的に、エージェントのパフォーマンスを改善するために、それらの値関数を平均化することで、エージェントの学習を集約する。我々は,多様なMDPを対象とした個別エージェントの学習を促進するために,CAESAR(Convergence-AwarE SAmpling with screening)アグリゲーションスキームを導入する。エージェントの学習効率を高めるためのCAESARの有効性を実証的に検証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.230715083647173
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this study, we delve into Federated Reinforcement Learning (FedRL) in the context of value-based agents operating across diverse Markov Decision Processes (MDPs). Existing FedRL methods typically aggregate agents' learning by averaging the value functions across them to improve their performance. However, this aggregation strategy is suboptimal in heterogeneous environments where agents converge to diverse optimal value functions. To address this problem, we introduce the Convergence-AwarE SAmpling with scReening (CAESAR) aggregation scheme designed to enhance the learning of individual agents across varied MDPs. CAESAR is an aggregation strategy used by the server that combines convergence-aware sampling with a screening mechanism. By exploiting the fact that agents learning in identical MDPs are converging to the same optimal value function, CAESAR enables the selective assimilation of knowledge from more proficient counterparts, thereby significantly enhancing the overall learning efficiency. We empirically validate our hypothesis and demonstrate the effectiveness of CAESAR in enhancing the learning efficiency of agents, using both a custom-built GridWorld environment and the classical FrozenLake-v1 task, each presenting varying levels of environmental heterogeneity.
Abstract（参考訳）: 本研究では,フェデレーション強化学習(FedRL)を多種多様なマルコフ決定プロセス(MDP)にまたがる価値ベースエージェントの文脈で探究する。既存のFedRLメソッドは通常、エージェントの学習を、そのパフォーマンスを改善するために、それらの値関数の平均化によって集約する。しかし、エージェントが多様な最適値関数に収束する異種環境においては、このアグリゲーション戦略は準最適である。この問題に対処するために,多様なMDPを対象とした個別エージェントの学習を促進するために,CAESAR(Convergence-AwarE SAmpling with screening)アグリゲーション方式を導入する。 CAESARは、収束認識サンプリングとスクリーニングメカニズムを組み合わせた、サーバが使用する集約戦略である。同一のMDPで学習するエージェントが同じ最適値関数に収束しているという事実を利用して、CAESARはより熟練したエージェントからの知識の選択的同化を可能にし、全体的な学習効率を大幅に向上させる。この仮説を実証的に検証し,カスタム構築のGridWorld環境と古典的なFrozenLake-v1タスクの両方を用いて,エージェントの学習効率を高めるためのCAESARの有効性を実証した。

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