論文の概要: Reinforcement Learning with Adaptive Control Regularization for Safe Control of Critical Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15199v2
- Date: Thu, 23 May 2024 05:12:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 05:30:39.947715
- Title: Reinforcement Learning with Adaptive Control Regularization for Safe Control of Critical Systems
- Title（参考訳）: 臨界系の安全制御のための適応制御規則化による強化学習
- Authors: Haozhe Tian, Homayoun Hamedmoghadam, Robert Shorten, Pietro Ferraro,
- Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、動的システムを制御する強力な方法であるが、その学習メカニズムは、クリティカルシステムの安全性を損なう予測不可能な行動を引き起こす可能性がある。
本稿では、RLポリシーと安全制約をハードコードするポリシー正規化器を組み合わせることで、安全なRL探索を可能にするアルゴリズムであるAdaptive Control Regularization (RL-ACR)を提案する。
本稿では,RL-ACRが安全性を無視したモデルフリーなRL手法の性能基準を達成しつつ,トレーニング中の安全性を確保することを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.126171264016785
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reinforcement Learning (RL) is a powerful method for controlling dynamic systems, but its learning mechanism can lead to unpredictable actions that undermine the safety of critical systems. Here, we propose RL with Adaptive Control Regularization (RL-ACR), an algorithm that enables safe RL exploration by combining the RL policy with a policy regularizer that hard-codes safety constraints. We perform policy combination via a "focus network," which determines the appropriate combination depending on the state -- relying more on the safe policy regularizer for less-exploited states while allowing unbiased convergence for well-exploited states. In a series of critical control applications, we demonstrate that RL-ACR ensures safety during training while achieving the performance standards of model-free RL approaches that disregard safety.
- Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、動的システムを制御する強力な方法であるが、その学習メカニズムは、クリティカルシステムの安全性を損なう予測不可能な行動を引き起こす可能性がある。
本稿では、RLポリシーと安全制約をハードコードするポリシー正規化器を組み合わせることにより、安全なRL探索を可能にするアルゴリズムであるRL with Adaptive Control Regularization (RL-ACR)を提案する。
我々は「フォーカス・ネットワーク」を通じて政策の組み合わせを行い、これは国家によって適切な組み合わせを決定するもので、未開の州では安全な政策レギュレータに依存しつつ、未開の州では不偏の収束を許容している。
本稿では,RL-ACRが安全性を無視したモデルフリーなRL手法の性能基準を達成しつつ,トレーニング中の安全性を確保することを実証する。
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