論文の概要: Probabilistic Insights for Efficient Exploration Strategies in Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03565v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 14:53:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 15:50:57.571036
• Title: Probabilistic Insights for Efficient Exploration Strategies in Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習における効率的な探索戦略の確率論的考察
• Authors: Ernesto Garcia, Paola Bermolen, Matthieu Jonckheere, Seva Shneer,
• Abstract要約: 有限時間予算内で希少状態に達する確率に対する並列シミュレーションの影響を解析する。 探索の多様性と時間割当のバランスをとるために,最適な並列シミュレーション数を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9999629695552195
• License:
• Abstract: We investigate efficient exploration strategies of environments with unknown stochastic dynamics and sparse rewards. Specifically, we analyze first the impact of parallel simulations on the probability of reaching rare states within a finite time budget. Using simplified models based on random walks and L\'evy processes, we provide analytical results that demonstrate a phase transition in reaching probabilities as a function of the number of parallel simulations. We identify an optimal number of parallel simulations that balances exploration diversity and time allocation. Additionally, we analyze a restarting mechanism that exponentially enhances the probability of success by redirecting efforts toward more promising regions of the state space. Our findings contribute to a more qualitative and quantitative theory of some exploration schemes in reinforcement learning, offering insights into developing more efficient strategies for environments characterized by rare events.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,未知の確率力学とスパース報酬を持つ環境の効率的な探索戦略について検討する。 具体的には、並列シミュレーションが有限時間予算内で稀な状態に達する確率に与える影響をまず分析する。 ランダムウォークとL\'evyプロセスに基づく単純化されたモデルを用いて、並列シミュレーションの数の関数として確率に到達する際の相転移を示す分析結果を提供する。 探索の多様性と時間割当のバランスをとるために,最適な並列シミュレーション数を同定する。 さらに、状態空間のより有望な領域への取り組みをリダイレクトすることで、成功の確率を指数関数的に向上する再起動機構を解析する。 本研究は, 強化学習における探索手法の質的, 定量的な理論に寄与し, 稀な事象を特徴とする環境に対する, より効率的な戦略開発への洞察を提供する。

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