論文の概要: Near-Optimal Policy Identification in Robust Constrained Markov Decision Processes via Epigraph Form

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16286v3
• Date: Mon, 10 Feb 2025 04:45:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:24:03.023613
• Title: Near-Optimal Policy Identification in Robust Constrained Markov Decision Processes via Epigraph Form
• Title（参考訳）: ロバスト制約マルコフ決定過程におけるエピグラフ形式による近似的ポリシー同定
• Authors: Toshinori Kitamura, Tadashi Kozuno, Wataru Kumagai, Kenta Hoshino, Yohei Hosoe, Kazumi Kasaura, Masashi Hamaya, Paavo Parmas, Yutaka Matsuo,
• Abstract要約: 本稿では, 頑健な制約付きMDP (RCMDP) における準最適ポリシーの同定が保証された最初のアルゴリズムを提案する。 最適ポリシーは、一連の環境における最悪のシナリオにおける制約を満たしながら累積コストを最小化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.01796404477275
• License:
• Abstract: Designing a safe policy for uncertain environments is crucial in real-world control systems. However, this challenge remains inadequately addressed within the Markov decision process (MDP) framework. This paper presents the first algorithm guaranteed to identify a near-optimal policy in a robust constrained MDP (RCMDP), where an optimal policy minimizes cumulative cost while satisfying constraints in the worst-case scenario across a set of environments. We first prove that the conventional policy gradient approach to the Lagrangian max-min formulation can become trapped in suboptimal solutions. This occurs when its inner minimization encounters a sum of conflicting gradients from the objective and constraint functions. To address this, we leverage the epigraph form of the RCMDP problem, which resolves the conflict by selecting a single gradient from either the objective or the constraints. Building on the epigraph form, we propose a bisection search algorithm with a policy gradient subroutine and prove that it identifies an $\varepsilon$-optimal policy in an RCMDP with $\widetilde{\mathcal{O}}(\varepsilon^{-4})$ robust policy evaluations.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の制御システムでは、不確実な環境に対する安全なポリシーを設計することが不可欠である。 しかし、この課題はマルコフ決定プロセス(MDP)フレームワークの中では不十分である。 本稿では, 制約の強いMDP (RCMDP) において, 最短シナリオにおける制約を満足しつつ, 累積コストを最小化する手法を提案する。 まず、ラグランジアン最大ミン定式化に対する従来の政策勾配アプローチが、最適下解に閉じ込められることを証明した。 これは、内部の最小化が目的関数と制約関数との矛盾する勾配の和に遭遇したときに起こる。 この問題に対処するために、RCMDP問題のエピグラフ形式を活用し、目的あるいは制約のいずれかから単一の勾配を選択することで競合を解決する。 エピグラフ形式を用いて、ポリシー勾配をサブルーチンとした二項探索アルゴリズムを提案し、RCMDPに$\widetilde{\mathcal{O}}(\varepsilon^{-4})$のロバストなポリシー評価を用いて、$\varepsilon$-optimal Policyを識別できることを証明した。

関連論文リスト

• Landscape of Policy Optimization for Finite Horizon MDPs with General State and Action [10.219627570276689]
  我々は、一般的な状態と空間を持つマルコフ決定過程のクラスのためのフレームワークを開発する。 勾配法は非漸近条件で大域的最適ポリシーに収束することを示す。 その結果,多周期インベントリシステムにおける最初の複雑性が確立された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T17:56:02Z)
• Deterministic Policy Gradient Primal-Dual Methods for Continuous-Space Constrained MDPs [82.34567890576423]
  我々は,非漸近収束を伴う最適決定主義政策を求めるための決定主義的政策勾配原始双対法を開発した。 D-PGPDの一次-双対反復は、最適正則化原始-双対にサブ線形速度で収束することが証明された。 我々の知る限り、これは連続空間制約型MDPに対する決定論的ポリシー探索法を提案する最初の研究であると思われる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T14:11:04Z)
• A safe exploration approach to constrained Markov decision processes [7.036452261968767]
  無限水平制限マルコフ決定過程(CMDP)について考察する。 目標は、期待される累積的制約の対象となる累積的報酬を最大化する最適なポリシーを見つけることである。 安全クリティカルなシステムのオンライン学習におけるCMDPの適用により、モデルフリーでシミュレータフリーなアルゴリズムの開発に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T13:16:39Z)
• Last-Iterate Convergent Policy Gradient Primal-Dual Methods for Constrained MDPs [107.28031292946774]
  無限水平割引マルコフ決定過程(拘束型MDP)の最適ポリシの計算問題について検討する。 我々は, 最適制約付きポリシーに反復的に対応し, 非漸近収束性を持つ2つの単一スケールポリシーに基づく原始双対アルゴリズムを開発した。 我々の知る限り、この研究は制約付きMDPにおける単一時間スケールアルゴリズムの非漸近的な最後の収束結果となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T17:27:31Z)
• Policy Gradient Algorithms for Robust MDPs with Non-Rectangular Uncertainty Sets [10.26382228865201]
  非矩形不確実性集合を持つロバスト無限水平マルコフ決定過程(MDP)に対するポリシー勾配アルゴリズムを提案する。 対応するロバストなMDPは動的プログラミング技術では解決できず、実際は難解である。 そこで我々は,大域的最適性保証を提供する非矩形不確実性集合を持つ頑健なMDPに対する最初の完全解法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T13:02:25Z)
• High-probability sample complexities for policy evaluation with linear function approximation [88.87036653258977]
  本研究では,2つの広く利用されている政策評価アルゴリズムに対して,最適線形係数の予め定義された推定誤差を保証するために必要なサンプル複素量について検討する。 高確率収束保証に縛られた最初のサンプル複雑性を確立し、許容レベルへの最適依存を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T12:58:39Z)
• Policy Gradient for Rectangular Robust Markov Decision Processes [62.397882389472564]
  我々は,長方形ロバストなマルコフ決定過程(MDP)を効率的に解く政策ベース手法であるロバストなポリシー勾配(RPG)を導入する。 結果のRPGは、非ロバストな等価値と同じ時間のデータから推定することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-31T12:40:50Z)
• Policy Gradient in Robust MDPs with Global Convergence Guarantee [13.40471012593073]
  Robust Markov決定プロセス(RMDP)は、モデルエラーに直面した信頼性の高いポリシーを計算するための有望なフレームワークを提供する。 本稿では、RMDPの汎用的ポリシー勾配法であるDRPG(Double-Loop Robust Policy Gradient)を提案する。 従来のロバストなポリシー勾配アルゴリズムとは対照的に、DRPGはグローバルな最適ポリシーへの収束を保証するために近似誤差を単調に削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T17:14:14Z)
• First-order Policy Optimization for Robust Markov Decision Process [40.2022466644885]
  我々はロバストマルコフ決定過程(MDP)の解法を考える。 MDPは、不確実な遷移カーネルを持つ割引状態、有限状態、有限作用空間 MDP の集合を含む。 $(mathbfs,mathbfa)$-矩形不確かさ集合に対して、ロバストな目的に関するいくつかの構造的な観察を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-21T18:10:28Z)
• Multi-Objective Policy Gradients with Topological Constraints [108.10241442630289]
  本稿では, PPOアルゴリズムの簡単な拡張により, TMDPにおけるポリシー勾配に対する新しいアルゴリズムを提案する。 シミュレーションと実ロボットの両方の目的を任意に並べた実世界の多目的ナビゲーション問題に対して,これを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T07:22:58Z)
• Softmax Policy Gradient Methods Can Take Exponential Time to Converge [60.98700344526674]
  Softmax Policy gradient(PG)メソッドは、現代の強化学習におけるポリシー最適化の事実上の実装の1つです。 ソフトマックス PG 法は、$mathcalS|$ および $frac11-gamma$ の観点から指数時間で収束できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-22T18:56:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。