論文の概要: How to discretize continuous state-action spaces in Q-learning: A symbolic control approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01548v3
- Date: Wed, 5 Jun 2024 22:58:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 19:54:03.339551
- Title: How to discretize continuous state-action spaces in Q-learning: A symbolic control approach
- Title（参考訳）: Qラーニングにおける連続状態行動空間の識別方法--シンボリック・コントロール・アプローチ
- Authors: Sadek Belamfedel Alaoui, Adnane Saoud,
- Abstract要約: 本稿では,空間離散化法における大きな欠点を浮き彫りにした系統解析について述べる。
この課題に対処するために,行動関係を表す記号モデルを提案する。
この関係により、オリジナルのシステムへの抽象化に基づいて、合成されたコントローラをシームレスに適用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Q-learning is widely recognized as an effective approach for synthesizing controllers to achieve specific goals. However, handling challenges posed by continuous state-action spaces remains an ongoing research focus. This paper presents a systematic analysis that highlights a major drawback in space discretization methods. To address this challenge, the paper proposes a symbolic model that represents behavioral relations, such as alternating simulation from abstraction to the controlled system. This relation allows for seamless application of the synthesized controller based on abstraction to the original system. Introducing a novel Q-learning technique for symbolic models, the algorithm yields two Q-tables encoding optimal policies. Theoretical analysis demonstrates that these Q-tables serve as both upper and lower bounds on the Q-values of the original system with continuous spaces. Additionally, the paper explores the correlation between the parameters of the space abstraction and the loss in Q-values. The resulting algorithm facilitates achieving optimality within an arbitrary accuracy, providing control over the trade-off between accuracy and computational complexity. The obtained results provide valuable insights for selecting appropriate learning parameters and refining the controller. The engineering relevance of the proposed Q-learning based symbolic model is illustrated through two case studies.
- Abstract（参考訳）: Q-ラーニングは、特定の目標を達成するためにコントローラを合成する効果的なアプローチとして広く認識されている。
しかし、継続的な状態-作用空間によって引き起こされる課題への対処は現在も研究の焦点となっている。
本稿では,空間離散化法における大きな欠点を浮き彫りにした系統解析について述べる。
この課題に対処するため,本論文では,抽象から制御システムへのシミュレーションの交互化など,行動関係を表現するシンボリックモデルを提案する。
この関係により、オリジナルのシステムへの抽象化に基づいて、合成されたコントローラをシームレスに適用することができる。
シンボリックモデルのための新しいQ-ラーニング手法を導入し、最適なポリシーを符号化する2つのQ-テーブルを生成する。
理論解析により、これらのQ-テーブルは、連続空間を持つ元の系のQ-値の上界と下界の両方として機能することを示した。
さらに,空間抽象のパラメータとQ値の損失との相関について検討した。
このアルゴリズムは任意の精度で最適性を達成し、精度と計算複雑性の間のトレードオフを制御する。
得られた結果は、適切な学習パラメータを選択し、コントローラを洗練するための貴重な洞察を提供する。
提案したQ-ラーニングに基づく記号モデルの工学的妥当性を2つのケーススタディで示す。
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