論文の概要: Policy Optimization Algorithms in a Unified Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03328v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 10:14:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:48:52.215667
• Title: Policy Optimization Algorithms in a Unified Framework
• Title（参考訳）: 統一フレームワークにおけるポリシ最適化アルゴリズム
• Authors: Shuang Wu,
• Abstract要約: 一般化エルゴード性理論は、プロセスの定常挙動に光を当てる。 摂動解析は、ポリシー最適化アルゴリズムの基本原理に関する洞察を提供する。 我々は,政策最適化アルゴリズムをよりアクセスしやすくし,その誤用を減らすことを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.942953533690871
• License:
• Abstract: Policy optimization algorithms are crucial in many fields but challenging to grasp and implement, often due to complex calculations related to Markov decision processes and varying use of discount and average reward setups. This paper presents a unified framework that applies generalized ergodicity theory and perturbation analysis to clarify and enhance the application of these algorithms. Generalized ergodicity theory sheds light on the steady-state behavior of stochastic processes, aiding understanding of both discounted and average rewards. Perturbation analysis provides in-depth insights into the fundamental principles of policy optimization algorithms. We use this framework to identify common implementation errors and demonstrate the correct approaches. Through a case study on Linear Quadratic Regulator problems, we illustrate how slight variations in algorithm design affect implementation outcomes. We aim to make policy optimization algorithms more accessible and reduce their misuse in practice.
• Abstract（参考訳）: 政策最適化アルゴリズムは多くの分野において重要であるが、マルコフ決定プロセスに関連する複雑な計算や、割引や平均報酬設定の様々な利用により、把握と実装が困難である。 本稿では、一般化されたエルゴディディティ理論と摂動解析を適用し、これらのアルゴリズムの適用を明確にし、拡張する統一的な枠組みを提案する。 一般化エルゴディディディティ理論は確率過程の定常挙動に光を当て、割引と平均報酬の両方の理解を支援する。 摂動解析は、ポリシー最適化アルゴリズムの基本原理に関する深い洞察を提供する。 このフレームワークを使って、一般的な実装エラーを特定し、正しいアプローチを示します。 線形二次レギュレータ問題に関するケーススタディを通じて、アルゴリズム設計のわずかなバリエーションが実装結果にどのように影響するかを説明する。 我々は,政策最適化アルゴリズムをよりアクセスしやすくし,その誤用を減らすことを目的としている。

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