論文の概要: Confident Natural Policy Gradient for Local Planning in $q_π$-realizable Constrained MDPs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18529v2
• Date: Thu, 07 Nov 2024 21:56:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 18:11:03.113384
• Title: Confident Natural Policy Gradient for Local Planning in $q_π$-realizable Constrained MDPs
• Title（参考訳）: q_π$-realizable Constrained MDPにおける地域計画の信頼性と自然政策
• Authors: Tian Tian, Lin F. Yang, Csaba Szepesvári,
• Abstract要約: 制約付きマルコフ決定プロセス(CMDP)フレームワークは、安全性や他の重要な目的を課すための重要な強化学習アプローチとして出現する。 本稿では,線形関数近似が$q_pi$-realizabilityで与えられる学習問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.69257217086967
• License:
• Abstract: The constrained Markov decision process (CMDP) framework emerges as an important reinforcement learning approach for imposing safety or other critical objectives while maximizing cumulative reward. However, the current understanding of how to learn efficiently in a CMDP environment with a potentially infinite number of states remains under investigation, particularly when function approximation is applied to the value functions. In this paper, we address the learning problem given linear function approximation with $q_{\pi}$-realizability, where the value functions of all policies are linearly representable with a known feature map, a setting known to be more general and challenging than other linear settings. Utilizing a local-access model, we propose a novel primal-dual algorithm that, after $\tilde{O}(\text{poly}(d) \epsilon^{-3})$ queries, outputs with high probability a policy that strictly satisfies the constraints while nearly optimizing the value with respect to a reward function. Here, $d$ is the feature dimension and $\epsilon > 0$ is a given error. The algorithm relies on a carefully crafted off-policy evaluation procedure to evaluate the policy using historical data, which informs policy updates through policy gradients and conserves samples. To our knowledge, this is the first result achieving polynomial sample complexity for CMDP in the $q_{\pi}$-realizable setting.
• Abstract（参考訳）: 制約付きマルコフ決定プロセス(CMDP)フレームワークは、累積報酬を最大化しつつ、安全性や他の重要な目標を課すための重要な強化学習アプローチとして出現する。 しかし、CMDP環境での効率的な学習方法に関する現在の理解は、特に関数近似が値関数に適用された場合、研究が続けられている。 本稿では, 線形関数を$q_{\pi}$-realizabilityで近似した学習問題に対処し, 全てのポリシーの値関数が既知の特徴写像で線形表現可能であることを示す。 局所アクセスモデルを用いて,$\tilde{O}(\text{poly}(d) \epsilon^{-3})$クエリの後に,厳密な制約を満たすポリシを高確率で出力し,報酬関数に関する値をほぼ最適化する,新しい原始双対アルゴリズムを提案する。 ここで$d$は特徴次元であり、$\epsilon > 0$は与えられたエラーである。 このアルゴリズムは、政策を歴史的データを用いて評価するために、慎重に作られた非政治評価手順に依存しており、政策の勾配を通じてポリシーの更新を通知し、サンプルを保存している。 我々の知る限り、これは$q_{\pi}$-realizable設定でCMDPの多項式サンプル複雑性を達成する最初の結果である。

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