論文の概要: Burning RED: Unlocking Subtask-Driven Reinforcement Learning and Risk-Awareness in Average-Reward Markov Decision Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10578v4
• Date: Sun, 01 Dec 2024 15:49:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:56:04.745430
• Title: Burning RED: Unlocking Subtask-Driven Reinforcement Learning and Risk-Awareness in Average-Reward Markov Decision Processes
• Title（参考訳）: Burning RED: Average-Reward Markov決定プロセスにおけるサブタスク駆動の強化学習とリスク認識のアンロック
• Authors: Juan Sebastian Rojas, Chi-Guhn Lee,
• Abstract要約: 平均回帰マルコフ決定プロセス(MDPs)は、不確実性の下でのシーケンシャルな意思決定の基盤となる枠組みを提供する。 平均再帰型MDPのユニークな構造特性を考察し,これを用いてReward-Extended Differential (RED) 強化学習を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.028778922533688
• License:
• Abstract: Average-reward Markov decision processes (MDPs) provide a foundational framework for sequential decision-making under uncertainty. However, average-reward MDPs have remained largely unexplored in reinforcement learning (RL) settings, with the majority of RL-based efforts having been allocated to episodic and discounted MDPs. In this work, we study a unique structural property of average-reward MDPs and utilize it to introduce Reward-Extended Differential (or RED) reinforcement learning: a novel RL framework that can be used to effectively and efficiently solve various subtasks simultaneously in the average-reward setting. We introduce a family of RED learning algorithms for prediction and control, including proven-convergent algorithms for the tabular case. We then showcase the power of these algorithms by demonstrating how they can be used to learn a policy that optimizes, for the first time, the well-known conditional value-at-risk (CVaR) risk measure in a fully-online manner, without the use of an explicit bi-level optimization scheme or an augmented state-space.
• Abstract（参考訳）: 平均回帰マルコフ決定プロセス(MDPs)は、不確実性の下でのシーケンシャルな意思決定の基盤となる枠組みを提供する。 しかし, 平均回帰MDPは, 強化学習(RL)設定においてほとんど未探索であり, RLに基づく取り組みの大部分は, エピソード的かつ割引されたMDPに割り当てられている。 本研究では, 平均回帰MDPの特異な構造特性を考察し, 平均回帰設定において, 様々なサブタスクを効果的かつ効率的に解ける新しいRLフレームワークであるReward-Extended Differential (RED) 強化学習を導入する。 本稿では,表ケースに対する実証収束アルゴリズムを含む,予測と制御のためのRED学習アルゴリズムのファミリーを紹介する。 次に、明示的な二段階最適化スキームや拡張状態空間を使わずに、よく知られた条件付きリスク尺度(CVaR)を完全なオンライン方式で最適化するポリシーを初めて学習する方法を示すことで、これらのアルゴリズムのパワーを実証する。

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