論文の概要: A Safe Exploration Strategy for Model-free Task Adaptation in Safety-constrained Grid Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00997v1
- Date: Fri, 2 Aug 2024 04:09:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-05 14:36:49.803784
- Title: A Safe Exploration Strategy for Model-free Task Adaptation in Safety-constrained Grid Environments
- Title（参考訳）: 安全制約グリッド環境におけるモデルフリータスク適応のための安全な探索戦略
- Authors: Erfan Entezami, Mahsa Sahebdel, Dhawal Gupta,
- Abstract要約: 安全に制約された環境では、教師なしの探査や非最適政策を利用すると、エージェントは望ましくない状態に陥る可能性がある。
モデルフリーエージェントが安全制約に固執しながら環境と対話できるグリッド環境をナビゲートするための新しい探索フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5037136114892267
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Training a model-free reinforcement learning agent requires allowing the agent to sufficiently explore the environment to search for an optimal policy. In safety-constrained environments, utilizing unsupervised exploration or a non-optimal policy may lead the agent to undesirable states, resulting in outcomes that are potentially costly or hazardous for both the agent and the environment. In this paper, we introduce a new exploration framework for navigating the grid environments that enables model-free agents to interact with the environment while adhering to safety constraints. Our framework includes a pre-training phase, during which the agent learns to identify potentially unsafe states based on both observable features and specified safety constraints in the environment. Subsequently, a binary classification model is trained to predict those unsafe states in new environments that exhibit similar dynamics. This trained classifier empowers model-free agents to determine situations in which employing random exploration or a suboptimal policy may pose safety risks, in which case our framework prompts the agent to follow a predefined safe policy to mitigate the potential for hazardous consequences. We evaluated our framework on three randomly generated grid environments and demonstrated how model-free agents can safely adapt to new tasks and learn optimal policies for new environments. Our results indicate that by defining an appropriate safe policy and utilizing a well-trained model to detect unsafe states, our framework enables a model-free agent to adapt to new tasks and environments with significantly fewer safety violations.
- Abstract（参考訳）: モデルのない強化学習エージェントを訓練するには、エージェントが最適なポリシーを探すのに十分な環境を探索することが必要である。
安全に制約された環境では、監督されていない探索または非最適政策を利用することで、エージェントは望ましくない状態に陥り、エージェントと環境の両方にとってコストがかかるか有害な結果をもたらす可能性がある。
本稿では,モデルフリーエージェントが安全制約に固執しながら環境と対話できるグリッド環境をナビゲートするための新しい探索フレームワークを提案する。
我々のフレームワークには事前学習フェーズが含まれており、その間、エージェントは、観測可能な特徴と環境内の特定の安全制約の両方に基づいて、潜在的に安全でない状態を特定することを学習する。
その後、二項分類モデルは、同様のダイナミクスを示す新しい環境において、これらの安全でない状態を予測するために訓練される。
この訓練された分類器は、モデルフリーエージェントにランダムな探索や準最適政策を採用する状況を決定する権限を与え、その場合、我々のフレームワークは、危険をもたらす可能性を軽減するために、事前に定義された安全なポリシーに従うようエージェントに促す。
ランダムに生成された3つのグリッド環境におけるフレームワークの評価を行い、モデルフリーエージェントが新しいタスクに安全に適応し、新しい環境に対する最適なポリシーを学習する方法を実証した。
その結果, 適切な安全ポリシーを定義し, 十分に訓練されたモデルを用いて安全でない状態を検出することにより, モデルフリーエージェントが新たなタスクや環境に適応し, 安全性違反が著しく少ないことが示唆された。
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