Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Max-Min Formulation of Multi-Objective Reinforcement Learning: From Theory to a Model-Free Algorithm

論文の概要: The Max-Min Formulation of Multi-Objective Reinforcement Learning: From Theory to a Model-Free Algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07826v1
Date: Wed, 12 Jun 2024 02:47:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-13 20:36:36.899352
Title: The Max-Min Formulation of Multi-Objective Reinforcement Learning: From Theory to a Model-Free Algorithm
Title（参考訳）: 多目的強化学習の最大値定式化:理論からモデルフリーアルゴリズムへ
Authors: Giseung Park, Woohyeon Byeon, Seongmin Kim, Elad Havakuk, Amir Leshem, Youngchul Sung,
Abstract要約: 複数の最適化目標を持つ実世界の多くの問題に現れる多目的強化学習について考察する。我々は、max-minフレームワークの下で、関連する理論と実用的なモデルフリーアルゴリズムを開発する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.36281978932632
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we consider multi-objective reinforcement learning, which arises in many real-world problems with multiple optimization goals. We approach the problem with a max-min framework focusing on fairness among the multiple goals and develop a relevant theory and a practical model-free algorithm under the max-min framework. The developed theory provides a theoretical advance in multi-objective reinforcement learning, and the proposed algorithm demonstrates a notable performance improvement over existing baseline methods.
Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の最適化目標を持つ実世界の多くの問題に現れる多目的強化学習について考察する。我々は,複数の目標間の公平性に着目したマックスミンフレームワークを用いてこの問題にアプローチし,マックスミンフレームワークの下で関連する理論と実用的なモデルフリーアルゴリズムを開発する。開発理論は多目的強化学習の理論的進歩をもたらし,提案アルゴリズムは既存のベースライン法よりも顕著な性能向上を示す。

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