論文の概要: Safety-Aware Reinforcement Learning for Control via Risk-Sensitive Action-Value Iteration and Quantile Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06954v1
• Date: Sun, 08 Jun 2025 00:22:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.583564
• Title: Safety-Aware Reinforcement Learning for Control via Risk-Sensitive Action-Value Iteration and Quantile Regression
• Title（参考訳）: リスク感性行動価値反復と量子回帰による制御のための安全意識強化学習
• Authors: Clinton Enwerem, Aniruddh G. Puranic, John S. Baras, Calin Belta,
• Abstract要約: 量子ベースのアクションバリュー反復法は、期待されるコスト対ゴーの分布を学習することで、このバイアスを低減する。 既存の手法では、コスト関数の組み合わせによる複雑なニューラルネットワークアーキテクチャや手動のトレードオフが必要になることが多い。 本研究では、複雑なアーキテクチャを使わずに安全性を確保するために、条件付き値-アット・リスクを組み込んだリスク正規化量子化アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.592761128203891
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mainstream approximate action-value iteration reinforcement learning (RL) algorithms suffer from overestimation bias, leading to suboptimal policies in high-variance stochastic environments. Quantile-based action-value iteration methods reduce this bias by learning a distribution of the expected cost-to-go using quantile regression. However, ensuring that the learned policy satisfies safety constraints remains a challenge when these constraints are not explicitly integrated into the RL framework. Existing methods often require complex neural architectures or manual tradeoffs due to combined cost functions. To address this, we propose a risk-regularized quantile-based algorithm integrating Conditional Value-at-Risk (CVaR) to enforce safety without complex architectures. We also provide theoretical guarantees on the contraction properties of the risk-sensitive distributional Bellman operator in Wasserstein space, ensuring convergence to a unique cost distribution. Simulations of a mobile robot in a dynamic reach-avoid task show that our approach leads to more goal successes, fewer collisions, and better safety-performance trade-offs compared to risk-neutral methods.
• Abstract（参考訳）: 主ストリーム近似行動値反復強化学習(RL)アルゴリズムは過大評価バイアスに悩まされ、高分散確率環境における最適部分ポリシーが導かれる。 量子ベースのアクション・バリュー反復法は、量子回帰を用いて期待されるコスト・ツー・ゴーの分布を学習することで、このバイアスを低減する。 しかしながら、これらの制約がRLフレームワークに明示的に統合されていない場合、学習されたポリシーが安全制約を満たすことを保証することは、依然として課題である。 既存の手法では、コスト関数の組み合わせによる複雑なニューラルネットワークアーキテクチャや手動のトレードオフが必要になることが多い。 そこで本稿では,複雑なアーキテクチャを使わずに安全性を確保するために,CVaR(Conditional Value-at-Risk)を統合したリスク規則化量子化アルゴリズムを提案する。 また、ワッサーシュタイン空間におけるリスク感受性分布作用素ベルマンの収縮特性に関する理論的保証を与え、一意のコスト分布への収束を保証する。 ダイナミックリーチ回避タスクにおける移動ロボットのシミュレーションにより,我々のアプローチは,リスクニュートラル法と比較して,目標達成,衝突の減少,安全性能のトレードオフの改善につながることが示された。

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