論文の概要: Efficient Adaptation of Reinforcement Learning Agents to Sudden Environmental Change

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10330v1
• Date: Thu, 15 May 2025 14:19:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-16 22:29:06.35366
• Title: Efficient Adaptation of Reinforcement Learning Agents to Sudden Environmental Change
• Title（参考訳）: 環境変化に対する強化学習エージェントの効果的な適応
• Authors: Jonathan Clifford Balloch,
• Abstract要約: 現実の自律的な意思決定システムは、時間とともに変化する環境で運用されなければならない。 深い強化学習は、静止環境で最適なポリシーを学習する素晴らしい能力を示している。 この論文は、効率的なオンライン適応には2つの重要な機能が必要であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world autonomous decision-making systems, from robots to recommendation engines, must operate in environments that change over time. While deep reinforcement learning (RL) has shown an impressive ability to learn optimal policies in stationary environments, most methods are data intensive and assume a world that does not change between training and test time. As a result, conventional RL methods struggle to adapt when conditions change. This poses a fundamental challenge: how can RL agents efficiently adapt their behavior when encountering novel environmental changes during deployment without catastrophically forgetting useful prior knowledge? This dissertation demonstrates that efficient online adaptation requires two key capabilities: (1) prioritized exploration and sampling strategies that help identify and learn from relevant experiences, and (2) selective preservation of prior knowledge through structured representations that can be updated without disruption to reusable components.
• Abstract（参考訳）: ロボットからレコメンデーションエンジンまで、現実の自律的な意思決定システムは、時間とともに変化する環境で運用されなければならない。 深層強化学習(RL)は静止環境で最適な政策を学習する素晴らしい能力を示してきたが、ほとんどの手法はデータ集約であり、トレーニングとテスト時間の間に変化しない世界を想定している。 その結果、従来のRL法は条件が変わると適応に苦慮する。 RLエージェントは、破壊的に有用な事前知識を忘れることなく、展開中に新しい環境変化に遭遇する際の行動に効率的に適応できるのか? この論文は, 効率的なオンライン適応には2つの重要な機能が必要であることを示す。(1) 関連する経験を識別し学習する探索とサンプリング戦略の優先順位付け, (2) 再利用可能なコンポーネントに分解することなく更新可能な構造化された表現による事前知識の選択的保存。

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