論文の概要: Reinforcement Learning in Switching Non-Stationary Markov Decision Processes: Algorithms and Convergence Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18607v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 12:05:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:38:07.070322
• Title: Reinforcement Learning in Switching Non-Stationary Markov Decision Processes: Algorithms and Convergence Analysis
• Title（参考訳）: 非定常マルコフ決定過程における強化学習:アルゴリズムと収束解析
• Authors: Mohsen Amiri, Sindri Magnússon,
• Abstract要約: そこで我々は,背景となるマルコフ連鎖に基づいて,環境が時間とともに切り替わる,スイッチング非定常マルコフ決定プロセス(SNS-MDP)を紹介した。 固定されたポリシーの下では、SNS-MDPの値関数はマルコフ連鎖の統計的性質によって決定される閉形式解を認める。 このフレームワークは、複雑な時間変化の文脈で意思決定を効果的に導くことができるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.399565088857091
• License:
• Abstract: Reinforcement learning in non-stationary environments is challenging due to abrupt and unpredictable changes in dynamics, often causing traditional algorithms to fail to converge. However, in many real-world cases, non-stationarity has some structure that can be exploited to develop algorithms and facilitate theoretical analysis. We introduce one such structure, Switching Non-Stationary Markov Decision Processes (SNS-MDP), where environments switch over time based on an underlying Markov chain. Under a fixed policy, the value function of an SNS-MDP admits a closed-form solution determined by the Markov chain's statistical properties, and despite the inherent non-stationarity, Temporal Difference (TD) learning methods still converge to the correct value function. Furthermore, policy improvement can be performed, and it is shown that policy iteration converges to the optimal policy. Moreover, since Q-learning converges to the optimal Q-function, it likewise yields the corresponding optimal policy. To illustrate the practical advantages of SNS-MDPs, we present an example in communication networks where channel noise follows a Markovian pattern, demonstrating how this framework can effectively guide decision-making in complex, time-varying contexts.
• Abstract（参考訳）: 非定常環境での強化学習は、急激で予測不可能な動的変化のために困難であり、しばしば伝統的なアルゴリズムが収束しない。 しかし、多くの実世界の場合において、非定常性はアルゴリズムを開発し、理論解析を促進するために利用することができるいくつかの構造を持つ。 本稿では,非定常マルコフ決定プロセス(SNS-MDP)を導入し,その基盤となるマルコフ連鎖に基づいて環境が時間とともに切り替わる仕組みを提案する。 固定されたポリシーの下では、SNS-MDPの値関数はマルコフ連鎖の統計的性質によって決定される閉形式解を認め、固有の非定常性にもかかわらず、時間差分学習法(TD)は正しい値関数に収束する。 さらに、政策改善を行うことができ、政策反復が最適な政策に収束することを示す。 さらに、Q-ラーニングは最適Q-関数に収束するため、対応する最適ポリシーも得られる。 SNS-MDPの実用的優位性を実証するために,チャネルノイズがマルコフパターンに従う通信ネットワークにおいて,このフレームワークが複雑な時間変化コンテキストにおける意思決定を効果的に導く方法を示す。

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