論文の概要: The Crucial Role of Problem Formulation in Real-World Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20442v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 11:17:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:19:27.493214
• Title: The Crucial Role of Problem Formulation in Real-World Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 実世界強化学習における問題定式化の役割
• Authors: Georg Schäfer, Tatjana Krau, Jakob Rehrl, Stefan Huber, Simon Hirlaender,
• Abstract要約: 強化学習(RL)は、産業用サイバー物理システムにおける制御タスクのための有望なソリューションを提供する。 本稿では,RL問題の定式化に際し,小型ながらよく設計された修正が,性能,安定性,サンプル効率を大幅に向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6990493129893112
• License:
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) offers promising solutions for control tasks in industrial cyber-physical systems (ICPSs), yet its real-world adoption remains limited. This paper demonstrates how seemingly small but well-designed modifications to the RL problem formulation can substantially improve performance, stability, and sample efficiency. We identify and investigate key elements of RL problem formulation and show that these enhance both learning speed and final policy quality. Our experiments use a one-degree-of-freedom (1-DoF) helicopter testbed, the Quanser Aero~2, which features non-linear dynamics representative of many industrial settings. In simulation, the proposed problem design principles yield more reliable and efficient training, and we further validate these results by training the agent directly on physical hardware. The encouraging real-world outcomes highlight the potential of RL for ICPS, especially when careful attention is paid to the design principles of problem formulation. Overall, our study underscores the crucial role of thoughtful problem formulation in bridging the gap between RL research and the demands of real-world industrial systems.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、産業用サイバー物理システム(ICPS)における制御タスクのための有望なソリューションを提供するが、実際の採用は限られている。 本稿では,RL問題の定式化に際し,小型ながらよく設計された修正が,性能,安定性,サンプル効率を大幅に向上させることを示す。 我々はRL問題の定式化の鍵となる要素を特定し,これらが学習速度と最終的な政策品質の両方を高めることを示す。 実験では1自由度(1-DoF)のヘリコプターテストベッドであるQuanser Aero~2を使用しました。 シミュレーションでは,提案した問題設計原則がより信頼性と効率のよいトレーニングをもたらし,エージェントを直接物理ハードウェア上でトレーニングすることによって,これらの結果をさらに検証する。 実世界の成果を奨励することは、特に問題定式化の設計原則に注意を払っている場合、ICPSにおけるRLの可能性を強調します。 本研究は,RL研究と実世界の産業システムの需要とのギャップを埋める上で,思慮深い問題定式化が果たす重要な役割を明らかにするものである。

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