論文の概要: Efficient Exploration in Average-Reward Constrained Reinforcement Learning: Achieving Near-Optimal Regret With Posterior Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19017v1
• Date: Wed, 29 May 2024 11:59:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 17:20:29.679957
• Title: Efficient Exploration in Average-Reward Constrained Reinforcement Learning: Achieving Near-Optimal Regret With Posterior Sampling
• Title（参考訳）: 平均回帰制約強化学習における効率的な探索:後部サンプリングによる準最適回帰の実現
• Authors: Danil Provodin, Maurits Kaptein, Mykola Pechenizkiy,
• Abstract要約: 制約付きマルコフ決定過程(CMDP)における学習のための後方サンプリングに基づく新しいアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは,既存のアルゴリズムと比較して経験的に有利でありながら,ほぼ最適の後悔境界を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.776559457850624
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a new algorithm based on posterior sampling for learning in Constrained Markov Decision Processes (CMDP) in the infinite-horizon undiscounted setting. The algorithm achieves near-optimal regret bounds while being advantageous empirically compared to the existing algorithms. Our main theoretical result is a Bayesian regret bound for each cost component of $\tilde{O} (DS\sqrt{AT})$ for any communicating CMDP with $S$ states, $A$ actions, and diameter $D$. This regret bound matches the lower bound in order of time horizon $T$ and is the best-known regret bound for communicating CMDPs achieved by a computationally tractable algorithm. Empirical results show that our posterior sampling algorithm outperforms the existing algorithms for constrained reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,制約付きマルコフ決定過程(CMDP)における学習のための後方サンプリングに基づく新しいアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは,既存のアルゴリズムと比較して経験的に有利でありながら,ほぼ最適の後悔境界を達成している。 我々の主要な理論的結果は、$\tilde{O} (DS\sqrt{AT})$のコスト成分に対して、$S$状態、$A$アクション、および直径$D$の通信CMDPに対してベイズ的後悔が課せられることである。 この後悔境界は時間的地平線(英語版)(T$)の順序で下界と一致し、計算的に抽出可能なアルゴリズムによって達成されたCMDPを通信するための最もよく知られた後悔境界である。 実験の結果,提案アルゴリズムは既存の強化学習アルゴリズムよりも優れていることがわかった。

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