論文の概要: Enabling Pareto-Stationarity Exploration in Multi-Objective Reinforcement Learning: A Multi-Objective Weighted-Chebyshev Actor-Critic Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21397v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 00:11:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.450199
• Title: Enabling Pareto-Stationarity Exploration in Multi-Objective Reinforcement Learning: A Multi-Objective Weighted-Chebyshev Actor-Critic Approach
• Title（参考訳）: 多目的強化学習におけるPareto-Stationarity探索の実現:多目的重み付きチェビシェフアクター・クリティカルアプローチ
• Authors: Fnu Hairi, Jiao Yang, Tianchen Zhou, Haibo Yang, Chaosheng Dong, Fan Yang, Michinari Momma, Yan Gao, Jia Liu,
• Abstract要約: 多目的強化学習(MORL)のための重み付きulineMulineActor-critic(MOCHA)アルゴリズムを提案する。 学習率を慎重に選択することで、各探索のサンプルの複雑さを$tildemathcalO(epsilon-2)$にすることができる。 MOCHAアルゴリズムの性能は、他のベースラインMORL手法よりも大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.834874532235382
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In many multi-objective reinforcement learning (MORL) applications, being able to systematically explore the Pareto-stationary solutions under multiple non-convex reward objectives with theoretical finite-time sample complexity guarantee is an important and yet under-explored problem. This motivates us to take the first step and fill the important gap in MORL. Specifically, in this paper, we propose a \uline{M}ulti-\uline{O}bjective weighted-\uline{CH}ebyshev \uline{A}ctor-critic (MOCHA) algorithm for MORL, which judiciously integrates the weighted-Chebychev (WC) and actor-critic framework to enable Pareto-stationarity exploration systematically with finite-time sample complexity guarantee. Sample complexity result of MOCHA algorithm reveals an interesting dependency on $p_{\min}$ in finding an $\epsilon$-Pareto-stationary solution, where $p_{\min}$ denotes the minimum entry of a given weight vector $\mathbf{p}$ in WC-scarlarization. By carefully choosing learning rates, the sample complexity for each exploration can be $\tilde{\mathcal{O}}(\epsilon^{-2})$. Furthermore, simulation studies on a large KuaiRand offline dataset, show that the performance of MOCHA algorithm significantly outperforms other baseline MORL approaches.
• Abstract（参考訳）: 多くの多目的強化学習(MORL)アプリケーションでは、理論的有限時間サンプルの複雑性保証を伴う複数の非凸報酬目標の下でパレート定常解を体系的に探索することは重要かつ未探索の課題である。 これは、第一歩を踏み出し、MORLの重要なギャップを埋める動機となります。 具体的には、重み付きチェビチェフ(WC)とアクター・クリティック・フレームワークを巧みに統合し、有限時間サンプルの複雑性を保証してパレート・スタビタリティ探索を体系的に行う、MORLのための \uline{M}ulti-\uline{O}bjective-\uline{CH}ebyshev \uline{A}ctor-critic (MOCHA)アルゴリズムを提案する。 MOCHAアルゴリズムのサンプル複雑性の結果は、$p_{\min}$が与えられたウェイトベクトル$\mathbf{p}$の WC-スカラライゼーションにおける最小エントリーを表す$\epsilon$-Pareto-stationaryな解を見つける際に、$p_{\min}$に興味深い依存があることを明らかにする。 学習率を慎重に選択することで、各探索のサンプルの複雑さは$\tilde{\mathcal{O}}(\epsilon^{-2})$である。 さらに、大規模なKuaiRandオフラインデータセットのシミュレーション研究により、MOCHAアルゴリズムの性能は、他のベースラインMORLアプローチよりも著しく優れていることが示された。

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