論文の概要: Comprehensive Overview of Reward Engineering and Shaping in Advancing Reinforcement Learning Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10215v1
• Date: Mon, 22 Jul 2024 09:28:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-25 14:21:10.748125
• Title: Comprehensive Overview of Reward Engineering and Shaping in Advancing Reinforcement Learning Applications
• Title（参考訳）: 強化学習アプリケーションにおけるリワードエンジニアリングとシェイピングの総合的概要
• Authors: Sinan Ibrahim, Mostafa Mostafa, Ali Jnadi, Pavel Osinenko,
• Abstract要約: 本稿では,強化学習アルゴリズムの効率性と有効性を高めるために,報酬工学と報酬形成の重要性を強調する。 強化学習の大幅な進歩にもかかわらず、いくつかの制限が続いた。 主要な課題の1つは、多くの現実世界のシナリオにおける報酬のまばらで遅れた性質である。 実世界の環境を正確にモデル化することの複雑さと強化学習アルゴリズムの計算要求は、依然としてかなりの障害である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The aim of Reinforcement Learning (RL) in real-world applications is to create systems capable of making autonomous decisions by learning from their environment through trial and error. This paper emphasizes the importance of reward engineering and reward shaping in enhancing the efficiency and effectiveness of reinforcement learning algorithms. Reward engineering involves designing reward functions that accurately reflect the desired outcomes, while reward shaping provides additional feedback to guide the learning process, accelerating convergence to optimal policies. Despite significant advancements in reinforcement learning, several limitations persist. One key challenge is the sparse and delayed nature of rewards in many real-world scenarios, which can hinder learning progress. Additionally, the complexity of accurately modeling real-world environments and the computational demands of reinforcement learning algorithms remain substantial obstacles. On the other hand, recent advancements in deep learning and neural networks have significantly improved the capability of reinforcement learning systems to handle high-dimensional state and action spaces, enabling their application to complex tasks such as robotics, autonomous driving, and game playing. This paper provides a comprehensive review of the current state of reinforcement learning, focusing on the methodologies and techniques used in reward engineering and reward shaping. It critically analyzes the limitations and recent advancements in the field, offering insights into future research directions and potential applications in various domains.
• Abstract（参考訳）: 実世界のアプリケーションにおける強化学習(RL)の目的は、試行錯誤を通じて環境から学習することで自律的な意思決定が可能なシステムを作ることである。 本稿では,強化学習アルゴリズムの効率性と有効性を高めるために,報酬工学と報酬形成の重要性を強調する。 リワードエンジニアリングでは、望ましい成果を正確に反映した報酬関数を設計する一方で、報酬形成は学習プロセスのガイドとして追加のフィードバックを提供し、最適ポリシーへの収束を加速する。 強化学習の大幅な進歩にもかかわらず、いくつかの制限が続いた。 主要な課題の1つは、多くの現実のシナリオにおいて報酬のスパースと遅延の性質であり、学習の進歩を妨げる可能性があることである。 さらに、実世界の環境を正確にモデル化することの複雑さと強化学習アルゴリズムの計算要求は、依然としてかなりの障害である。 一方、近年のディープラーニングとニューラルネットワークの進歩により、高次元の状態と行動空間を扱う強化学習システムが大幅に向上し、ロボット工学、自律運転、ゲームプレイといった複雑なタスクに応用できるようになった。 本稿では,報酬工学と報酬形成に使用される手法と技術に着目し,強化学習の現状を概観する。 この分野の限界と最近の進歩を批判的に分析し、将来の研究の方向性や様々な分野の潜在的な応用についての洞察を提供する。

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