論文の概要: Constrained Reinforcement Learning Under Model Mismatch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01327v2
• Date: Fri, 3 May 2024 17:24:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 11:57:06.822807
• Title: Constrained Reinforcement Learning Under Model Mismatch
• Title（参考訳）: モデルミスマッチによる制約付き強化学習
• Authors: Zhongchang Sun, Sihong He, Fei Miao, Shaofeng Zou,
• Abstract要約: 制約強化学習(RL)に関する既存の研究は、訓練環境における優れた政策を得ることができる。 しかし、実際の環境にデプロイすると、トレーニングと実際の環境の間にモデルミスマッチがあるため、トレーニング中に当初満足していた制約に容易に違反する可能性がある。 我々は,大規模かつ連続的な状態空間に適用可能な最初のアルゴリズムであるロバスト制約付きポリシー最適化(RCPO)アルゴリズムを開発し,トレーニング中の各イテレーションにおいて最悪の報酬改善と制約違反を理論的に保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.05296241839688
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing studies on constrained reinforcement learning (RL) may obtain a well-performing policy in the training environment. However, when deployed in a real environment, it may easily violate constraints that were originally satisfied during training because there might be model mismatch between the training and real environments. To address the above challenge, we formulate the problem as constrained RL under model uncertainty, where the goal is to learn a good policy that optimizes the reward and at the same time satisfy the constraint under model mismatch. We develop a Robust Constrained Policy Optimization (RCPO) algorithm, which is the first algorithm that applies to large/continuous state space and has theoretical guarantees on worst-case reward improvement and constraint violation at each iteration during the training. We demonstrate the effectiveness of our algorithm on a set of RL tasks with constraints.
• Abstract（参考訳）: 制約強化学習(RL)に関する既存の研究は、訓練環境における優れた政策を得ることができる。 しかし、実際の環境にデプロイすると、トレーニングと実際の環境の間にモデルミスマッチがあるため、トレーニング中に当初満足していた制約に容易に違反する可能性がある。 この課題に対処するために、モデル不確実性の下で制約付きRLとして問題を定式化し、そこでは報酬を最適化する優れたポリシーを学習し、同時にモデルミスマッチの下で制約を満たすことを目標とする。 我々は,大規模かつ連続的な状態空間に適用可能な最初のアルゴリズムであるロバスト制約付きポリシー最適化(RCPO)アルゴリズムを開発し,トレーニング中の各イテレーションにおいて最悪の報酬改善と制約違反を理論的に保証する。 本稿では,制約付きRLタスクに対するアルゴリズムの有効性を示す。

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