論文の概要: Generalization of Compositional Tasks with Logical Specification via Implicit Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09686v2
• Date: Sat, 2 Nov 2024 17:17:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:39:30.347334
• Title: Generalization of Compositional Tasks with Logical Specification via Implicit Planning
• Title（参考訳）: インシシット計画による論理的仕様による構成課題の一般化
• Authors: Duo Xu, Faramarz Fekri,
• Abstract要約: 本稿では,タスク一般化の効率性と最適性を向上する階層的RLフレームワークを提案する。 高いレベルでは、作曲タスクの一般化に特化して設計された暗黙のプランナーを示す。 潜時遷移モデルを学び、グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて潜時空間で計画を実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.46490764849977
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we address the challenge of learning generalizable policies for compositional tasks defined by logical specifications. These tasks consist of multiple temporally extended sub-tasks. Due to the sub-task inter-dependencies and sparse reward issue in long-horizon tasks, existing reinforcement learning (RL) approaches, such as task-conditioned and goal-conditioned policies, continue to struggle with slow convergence and sub-optimal performance in generalizing to compositional tasks. To overcome these limitations, we introduce a new hierarchical RL framework that enhances the efficiency and optimality of task generalization. At the high level, we present an implicit planner specifically designed for generalizing compositional tasks. This planner selects the next sub-task and estimates the multi-step return for completing the remaining task to complete from the current state. It learns a latent transition model and performs planning in the latent space by using a graph neural network (GNN). Subsequently, the high-level planner's selected sub-task guides the low-level agent to effectively handle long-horizon tasks, while the multi-step return encourages the low-level policy to account for future sub-task dependencies, enhancing its optimality. We conduct comprehensive experiments to demonstrate the framework's advantages over previous methods in terms of both efficiency and optimality.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,論理的仕様によって定義された構成的タスクに対する一般化可能なポリシーを学習する上での課題に対処する。 これらのタスクは、複数の時間的に拡張されたサブタスクから構成される。 長期タスクにおけるサブタスク間依存性とスパース報酬の問題により、タスク条件やゴール条件ポリシといった既存の強化学習(RL)アプローチは、構成タスクを一般化する上で、緩やかな収束とサブ最適パフォーマンスに苦戦し続けている。 これらの制約を克服するために,タスク一般化の効率性と最適性を向上する階層的RLフレームワークを導入する。 高いレベルでは、作曲タスクの一般化に特化して設計された暗黙のプランナーを示す。 プランナーは次のサブタスクを選択し、残りのタスクを完了して現在の状態から完了するためのマルチステップリターンを推定する。 潜時遷移モデルを学び、グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて潜時空間で計画を実行する。 その後、高レベルプランナーが選択したサブタスクは、低レベルエージェントを誘導して、長期タスクを効果的に処理し、マルチステップリターンは、将来のサブタスク依存性を考慮し、その最適性を向上する。 我々は、効率性と最適性の両方の観点から、従来の手法よりもフレームワークの利点を実証する包括的な実験を行う。

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