論文の概要: Curriculum Reinforcement Learning for Complex Reward Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16790v2
• Date: Mon, 10 Feb 2025 10:42:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 16:44:24.407176
• Title: Curriculum Reinforcement Learning for Complex Reward Functions
• Title（参考訳）: 複雑なリワード関数のためのカリキュラム強化学習
• Authors: Kilian Freitag, Kristian Ceder, Rita Laezza, Knut Åkesson, Morteza Haghir Chehreghani,
• Abstract要約: 本稿では,まず簡単な報奨関数を最大化し,次に完全かつ複雑な報奨に遷移する2段階の報奨カリキュラムを提案する。 我々はDeepMindコントロールスイート上で,報酬定義に付加的な制約項を含むように修正した手法を評価する。 以上の結果から, 複雑な報酬を伴う環境において, 効率的かつ安定したRLに対する2段階報酬キュリキュラの可能性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.78463306498655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) has emerged as a powerful tool for tackling control problems, but its practical application is often hindered by the complexity arising from intricate reward functions with multiple terms. The reward hypothesis posits that any objective can be encapsulated in a scalar reward function, yet balancing individual, potentially adversarial, reward terms without exploitation remains challenging. To overcome the limitations of traditional RL methods, which often require precise balancing of competing reward terms, we propose a two-stage reward curriculum that first maximizes a simple reward function and then transitions to the full, complex reward. We provide a method based on how well an actor fits a critic to automatically determine the transition point between the two stages. Additionally, we introduce a flexible replay buffer that enables efficient phase transfer by reusing samples from one stage in the next. We evaluate our method on the DeepMind control suite, modified to include an additional constraint term in the reward definitions. We further evaluate our method in a mobile robot scenario with even more competing reward terms. In both settings, our two-stage reward curriculum achieves a substantial improvement in performance compared to a baseline trained without curriculum. Instead of exploiting the constraint term in the reward, it is able to learn policies that balance task completion and constraint satisfaction. Our results demonstrate the potential of two-stage reward curricula for efficient and stable RL in environments with complex rewards, paving the way for more robust and adaptable robotic systems in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、制御問題に対処するための強力なツールとして登場したが、その実践的応用は、複雑な報酬関数から生じる複雑さによってしばしば妨げられている。 報酬仮説は、いかなる目的もスカラーの報酬関数にカプセル化できるが、個人的、潜在的に敵対的、報酬の項を搾取なしでバランスをとることは難しいと仮定している。 競合する報酬項の正確なバランスを必要とする従来のRL手法の限界を克服するために、まず単純な報酬関数を最大化し、次に完全かつ複雑な報酬に遷移する2段階の報酬カリキュラムを提案する。 アクターが批評家にどの程度合うかに基づいて、この2つのステージ間の遷移点を自動的に決定する方法を提供する。 また, フレキシブルなリプレイバッファを導入し, 次のステージからサンプルを再利用することで, 効率的な位相転送を実現する。 我々はDeepMindコントロールスイート上で,報酬定義に付加的な制約項を含むように修正した手法を評価する。 さらに,より競合する報酬条件を持つ移動ロボットのシナリオにおいて,本手法を更に評価する。 いずれの設定においても,2段階の報奨カリキュラムは,カリキュラムなしで訓練されたベースラインと比較して,大幅な性能向上を実現している。 報酬の制約項を利用する代わりに、タスクの完了と制約満足度をバランスさせるポリシーを学ぶことができます。 以上の結果から,より堅牢で適応性の高いロボットシステムを実現するために,複雑な報酬を持つ環境において,効率よく安定したRLを実現するための2段階報酬キュリキュラの可能性が示された。

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