論文の概要: Tabular and Deep Learning for the Whittle Index

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02057v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 07:41:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 17:30:56.892606
• Title: Tabular and Deep Learning for the Whittle Index
• Title（参考訳）: ウィトル指数のタブラリと深層学習
• Authors: Francisco Robledo Relaño, Vivek Borkar, Urtzi Ayesta, Konstantin Avrachenkov,
• Abstract要約: 本稿では,QWIとQWINNの2つの強化学習アルゴリズムについて紹介する。 我々の主要な理論的結果において、QWI は真のウィトル指標に収束することを示す。 QWINN の場合、ベルマン誤差の局所最小値はすべて局所安定平衡であることを示す。 数値計算により、QWIとQWINNは標準Q-ラーニングアルゴリズムよりも高速に収束することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2749898166276853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Whittle index policy is a heuristic that has shown remarkably good performance (with guaranteed asymptotic optimality) when applied to the class of problems known as Restless Multi-Armed Bandit Problems (RMABPs). In this paper we present QWI and QWINN, two reinforcement learning algorithms, respectively tabular and deep, to learn the Whittle index for the total discounted criterion. The key feature is the use of two time-scales, a faster one to update the state-action Q -values, and a relatively slower one to update the Whittle indices. In our main theoretical result we show that QWI, which is a tabular implementation, converges to the real Whittle indices. We then present QWINN, an adaptation of QWI algorithm using neural networks to compute the Q -values on the faster time-scale, which is able to extrapolate information from one state to another and scales naturally to large state-space environments. For QWINN, we show that all local minima of the Bellman error are locally stable equilibria, which is the first result of its kind for DQN-based schemes. Numerical computations show that QWI and QWINN converge faster than the standard Q -learning algorithm, neural-network based approximate Q-learning and other state of the art algorithms.
• Abstract（参考訳）: Whittle Index Policyは、RMABP(Restless Multi-Armed Bandit Problems)と呼ばれる問題に適用されると、驚くほど優れたパフォーマンス(漸近的最適性を保証する)を示すヒューリスティックである。 本稿では,2つの強化学習アルゴリズムであるQWIとQWINNを紹介し,合計割引基準のWhittle指数を学習する。 重要な特徴は、2つの時間スケールの使用、状態アクションのQ値更新の高速化、Whittleインデックス更新の比較的遅い機能である。 主な理論的結果から、表の実装である QWI が真のウィトル指標に収束することを示す。 次に、ニューラルネットワークを用いたQWIアルゴリズムを適応して、より高速な時間スケールでのQ値を計算するQWINNを提案し、ある状態から別の状態への情報を抽出し、大きな状態空間環境に自然にスケールすることができる。 QWINN の場合、ベルマン誤差の局所最小値はすべて局所的に安定な平衡値であることが示され、これは DQN に基づくスキームの種別の最初の結果である。 数値計算により、QWIとQWINNは、標準的なQ-ラーニングアルゴリズム、ニューラルネットワークに基づく近似Q-ラーニング、その他の最先端アルゴリズムよりも高速に収束することが示された。

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