論文の概要: Monotone and Conservative Policy Iteration Beyond the Tabular Case

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07134v2
• Date: Sat, 11 Oct 2025 19:01:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 15:48:08.761584
• Title: Monotone and Conservative Policy Iteration Beyond the Tabular Case
• Title（参考訳）: 単調・保守的政策反復を要した口蓋裂症例の1例
• Authors: S. R. Eshwar, Gugan Thoppe, Ananyabrata Barua, Aditya Gopalan, Gal Dalal,
• Abstract要約: RPI(Reliable Policy Iteration)とCRPI(Reserveal RPI)を紹介する。 RPIとCRPIは、ポリシーイテレーション(PI)と保守PI(CPI)の変種である RPIは,評価値の教科書のテクスタイトモノトニクスを復元し,それらの推定値が真のリターンを確実にテクスタイトローダーバウンドすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.483050048037752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We introduce Reliable Policy Iteration (RPI) and Conservative RPI (CRPI), variants of Policy Iteration (PI) and Conservative PI (CPI), that retain tabular guarantees under function approximation. RPI uses a novel Bellman-constrained optimization for policy evaluation. We show that RPI restores the textbook \textit{monotonicity} of value estimates and that these estimates provably \textit{lower-bound} the true return; moreover, their limit partially satisfies the \textit{unprojected} Bellman equation. CRPI shares RPI's evaluation, but updates policies conservatively by maximizing a new performance-difference \textit{lower bound} that explicitly accounts for function-approximation-induced errors. CRPI inherits RPI's guarantees and, crucially, admits per-step improvement bounds. In initial simulations, RPI and CRPI outperform PI and its variants. Our work addresses a foundational gap in RL: popular algorithms such as TRPO and PPO derive from tabular CPI yet are deployed with function approximation, where CPI's guarantees often fail-leading to divergence, oscillations, or convergence to suboptimal policies. By restoring PI/CPI-style guarantees for \textit{arbitrary} function classes, RPI and CRPI provide a principled basis for next-generation RL.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機能近似の下での表層保証を維持できる信頼性ポリシイテレーション(RPI)と保守的RPI(CRPI),政策イテレーション(PI)と保守的PI(CPI)について紹介する。 RPIは、ポリシー評価にベルマン制約付き最適化を使用する。 RPI は値推定の教科書 \textit{monotonicity} を復元し、これらの推定値が真戻り値であることを示す。 CRPIはRPIの評価を共有するが、関数近似によるエラーを明示的に考慮した新しいパフォーマンス差分 \textit{lower bound} を最大化することで、ポリシーを保守的に更新する。 CRPIはRPIの保証を継承し、重要な点として、ステップごとの改善境界を認める。 初期のシミュレーションでは、RPIとCRPIはPIとその変種より優れていた。 TRPOやPPOといった一般的なアルゴリズムは表計算CPIから導かれるが、関数近似によって展開される。 関数クラス \textit{arbitrary} に対する PI/CPI スタイルの保証を復元することにより、RPI と CRPI は、次世代 RL の原則的な基盤を提供する。

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