論文の概要: Dynamic Weight Adjusting Deep Q-Networks for Real-Time Environmental Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02559v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 19:47:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:59:22.653891
• Title: Dynamic Weight Adjusting Deep Q-Networks for Real-Time Environmental Adaptation
• Title（参考訳）: リアルタイム環境適応のための動的重み調整深部Qネットワーク
• Authors: Xinhao Zhang, Jinghan Zhang, Wujun Si, Kunpeng Liu,
• Abstract要約: 本研究では、動的重み調整をDeep Q-Networks(DQN)に統合し、適応性を高めることを検討する。 これらの調整は、経験リプレイにおけるサンプリング確率を変更して、モデルがより重要な遷移に焦点を合わせるようにすることで実施する。 動的環境をうまくナビゲートする新しいDQNのためのインタラクティブ・ダイナミック・アセスメント・メソッド(IDEM)を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2162648244439684
• License:
• Abstract: Deep Reinforcement Learning has shown excellent performance in generating efficient solutions for complex tasks. However, its efficacy is often limited by static training modes and heavy reliance on vast data from stable environments. To address these shortcomings, this study explores integrating dynamic weight adjustments into Deep Q-Networks (DQN) to enhance their adaptability. We implement these adjustments by modifying the sampling probabilities in the experience replay to make the model focus more on pivotal transitions as indicated by real-time environmental feedback and performance metrics. We design a novel Interactive Dynamic Evaluation Method (IDEM) for DQN that successfully navigates dynamic environments by prioritizing significant transitions based on environmental feedback and learning progress. Additionally, when faced with rapid changes in environmental conditions, IDEM-DQN shows improved performance compared to baseline methods. Our results indicate that under circumstances requiring rapid adaptation, IDEM-DQN can more effectively generalize and stabilize learning. Extensive experiments across various settings confirm that IDEM-DQN outperforms standard DQN models, particularly in environments characterized by frequent and unpredictable changes.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習は、複雑なタスクに対する効率的なソリューションを生成する上で、優れたパフォーマンスを示している。 しかし、その有効性は静的なトレーニングモードと安定した環境からの膨大なデータに大きく依存することによって制限されることが多い。 これらの欠点に対処するため、本研究では、動的重量調整をDeep Q-Networks(DQN)に統合し、適応性を高めることを検討する。 実時間環境フィードバックや性能指標で示されるように、これらの調整は、実体験リプレイにおけるサンプリング確率を変更して、重要な遷移に集中させる。 環境フィードバックと学習の進捗に基づいて重要な遷移を優先順位付けすることで、動的環境をうまくナビゲートする新しいDQNのためのインタラクティブ・ダイナミック・アセスメント・メソッド(IDEM)を設計する。 また, 環境条件の急激な変化に直面したIDEM-DQNでは, ベースライン法に比べて性能が向上した。 この結果から, IDEM-DQN は, 迅速な適応を必要とする状況下で, 学習をより効果的に一般化し, 安定させることができることが示唆された。 IDEM-DQNが標準のDQNモデル、特に頻繁で予測不可能な変更を特徴とする環境において、様々な設定で広範囲にわたる実験を行った。

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