論文の概要: LTL-Constrained Policy Optimization with Cycle Experience Replay

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11578v2
• Date: Fri, 24 May 2024 22:57:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 05:57:17.661884
• Title: LTL-Constrained Policy Optimization with Cycle Experience Replay
• Title（参考訳）: サイクル体験リプレイによるLTL制約ポリシ最適化
• Authors: Ameesh Shah, Cameron Voloshin, Chenxi Yang, Abhinav Verma, Swarat Chaudhuri, Sanjit A. Seshia,
• Abstract要約: 線形論理(LTL)は、強化学習エージェントの動作を制限するための正確な手段を提供する。 本稿では、この問題に対する報酬形成アプローチであるCyclER(CyclER)について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.43224037705577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Linear Temporal Logic (LTL) offers a precise means for constraining the behavior of reinforcement learning agents. However, in many tasks, LTL is insufficient for task specification; LTL-constrained policy optimization, where the goal is to optimize a scalar reward under LTL constraints, is needed. Prior methods for this constrained problem are restricted to finite state spaces. In this work, we present Cycle Experience Replay (CyclER), a reward-shaping approach to this problem that allows continuous state and action spaces and the use of function approximations. CyclER guides a policy towards satisfaction by encouraging partial behaviors compliant with the LTL constraint, using the structure of the constraint. In doing so, it addresses the optimization challenges stemming from the sparse nature of LTL satisfaction. We evaluate CyclER in three continuous control domains. On these tasks, CyclER outperforms existing reward-shaping methods at finding performant and LTL-satisfying policies.
• Abstract（参考訳）: 線形時間論理(LTL)は、強化学習エージェントの動作を制限するための正確な手段を提供する。 しかし、多くのタスクにおいて、LTLはタスク仕様には不十分であり、LTL制約下でスカラー報酬を最適化することを目的としたLTL制約付きポリシー最適化が必要である。 この制約付き問題の以前の方法は有限状態空間に制限される。 本稿では,この問題に対する報酬形成アプローチであるCyclER(CyclER)を紹介し,連続状態とアクション空間と関数近似の利用を可能にする。 CyclERは、制約の構造を用いて、LTL制約に準拠する部分的行動を促すことによって満足度へのポリシーを導出する。 その際、LTL満足度の希薄な性質から生じる最適化の課題に対処する。 3つの連続制御領域におけるCycleerの評価を行った。 これらのタスクにおいて、Cycleerは、パフォーマンスとLTL満足度ポリシーを見つけるために、既存の報酬形成手法より優れている。

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