論文の概要: Multi-Objective Deep Reinforcement Learning for Optimisation in Autonomous Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01188v2
• Date: Mon, 30 Sep 2024 13:15:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:00:07.248579
• Title: Multi-Objective Deep Reinforcement Learning for Optimisation in Autonomous Systems
• Title（参考訳）: 自律システムにおける最適化のための多目的深層強化学習
• Authors: Juan C. Rosero, Ivana Dusparic, Nicolás Cardozo,
• Abstract要約: MORL(Multi-Objective Reinforcement Learning)技術は存在するが、実世界のASシステムではなくRLベンチマークで採用されている。 本研究では,DWN(Deep W-Learning)と呼ばれるMORL技術を用いて,実行時性能最適化のための最適構成を求める。 我々はDWNとepsilon-greedyアルゴリズムとDeep Q-Networksの2つの単目的最適化実装を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2826250607043796
• License:
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) is used extensively in Autonomous Systems (AS) as it enables learning at runtime without the need for a model of the environment or predefined actions. However, most applications of RL in AS, such as those based on Q-learning, can only optimize one objective, making it necessary in multi-objective systems to combine multiple objectives in a single objective function with predefined weights. A number of Multi-Objective Reinforcement Learning (MORL) techniques exist but they have mostly been applied in RL benchmarks rather than real-world AS systems. In this work, we use a MORL technique called Deep W-Learning (DWN) and apply it to the Emergent Web Servers exemplar, a self-adaptive server, to find the optimal configuration for runtime performance optimization. We compare DWN to two single-objective optimization implementations: {\epsilon}-greedy algorithm and Deep Q-Networks. Our initial evaluation shows that DWN optimizes multiple objectives simultaneously with similar results than DQN and {\epsilon}-greedy approaches, having a better performance for some metrics, and avoids issues associated with combining multiple objectives into a single utility function.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、自律システム(AS)において、環境のモデルや事前定義されたアクションを必要とせず、実行時の学習を可能にするために広く使用されている。 しかしながら、Q-learning のような AS における RL のほとんどの応用は、1つの目的のみを最適化することができ、複数の目的を1つの目的関数と事前定義された重みで組み合わせるために、多目的システムにおいて必要となる。 MORL(Multi-Objective Reinforcement Learning)技術はいくつか存在するが、実世界のASシステムではなくRLベンチマークで採用されている。 本稿では,Deep W-Learning(DWN)と呼ばれるMORL技術を用いて,自己適応型サーバであるEmergent Web Servers exemplarに適用し,実行時のパフォーマンス最適化に最適な構成を求める。 DWNを2つの単目的最適化実装と比較する: {\epsilon}-greedyアルゴリズムとDeep Q-Networks。 最初の評価では,DWN は DQN と {\epsilon}-greedy のアプローチと類似した結果と同時に複数の目的を最適化し,いくつかの指標の性能が向上し,複数の目的をひとつのユーティリティ関数に結合する問題を回避する。

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