論文の概要: Variance Reduced Policy Gradient Method for Multi-Objective Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10608v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 12:52:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.319617
• Title: Variance Reduced Policy Gradient Method for Multi-Objective Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 多目的強化学習のための変数削減ポリシー勾配法
• Authors: Davide Guidobene, Lorenzo Benedetti, Diego Arapovic,
• Abstract要約: 多目的強化学習(MORL)は、従来の強化学習(RL)の一般化である 目的を非線形スカラー化関数を用いて組み合わせるMORLの問題点を考察する。 この問題を解決しようとする以前の試みは過度に厳密な仮定に依存しており、大規模な状態対応空間への拡張性におけるPGMの利点を失う。
• 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: Multi-Objective Reinforcement Learning (MORL) is a generalization of traditional Reinforcement Learning (RL) that aims to optimize multiple, often conflicting objectives simultaneously rather than focusing on a single reward. This approach is crucial in complex decision-making scenarios where agents must balance trade-offs between various goals, such as maximizing performance while minimizing costs. We consider the problem of MORL where the objectives are combined using a non-linear scalarization function. Just like in standard RL, policy gradient methods (PGMs) are amongst the most effective for handling large and continuous state-action spaces in MORL. However, existing PGMs for MORL suffer from high sample inefficiency, requiring large amounts of data to be effective. Previous attempts to solve this problem rely on overly strict assumptions, losing PGMs' benefits in scalability to large state-action spaces. In this work, we address the issue of sample efficiency by implementing variance-reduction techniques to reduce the sample complexity of policy gradients while maintaining general assumptions.
• Abstract（参考訳）: MORL(Multi-Objective Reinforcement Learning)は、伝統的な強化学習(RL)の一般化である。 このアプローチは、エージェントがパフォーマンスの最大化やコストの最小化など、さまざまな目標間のトレードオフをバランスしなければならない複雑な意思決定シナリオにおいて不可欠である。 目的を非線形スカラー化関数を用いて組み合わせるMORLの問題点を考察する。 標準RLと同様に、ポリシー勾配法(PGM)は、MORLにおける大規模かつ連続的な状態-作用空間を扱うのに最も効果的である。 しかし、既存のMORL用PGMは高いサンプル不効率に悩まされ、大量のデータを有効にする必要がある。 この問題を解決しようとする以前の試みは過度に厳密な仮定に依存しており、大規模な状態対応空間への拡張性におけるPGMの利点を失う。 本研究では,一般的な仮定を維持しつつ,政策勾配のサンプルの複雑さを低減するため,分散還元手法を導入することで,サンプル効率の問題に対処する。

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