論文の概要: Mean Field Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.01525v1
- Date: Wed, 01 Jul 2026 22:44:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-03 19:45:08.610655
- Title: Mean Field Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 平均場強化学習
- Abstract要約: 目的は、平均場制御理論と強化学習方法論の一貫性のある橋渡しを提供することである。
プレゼンテーションには、動的プログラミングの原則、カオスの伝播限界、Q-ラーニングとポリシー-グラディエントメソッドの理論分析が含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.394379536305005
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This monograph provides an introduction to mean field reinforcement learning through the lens of Markov decision processes arising from large-population stochastic control with mean field interactions and common noise. Starting from the connection between multi-agent reinforcement learning and mean field control, it develops the probabilistic, mathematical, and control-theoretic framework needed to formulate representative-agent learning problems, analyze their relationship with finite-population systems, and study both general and linear-quadratic models. The presentation includes dynamic programming principles, propagation-of-chaos limits, and theoretical analyses of tabular Q-learning and policy-gradient methods. It also discusses numerical implementations, including tabular schemes and deep reinforcement learning methods such as deep deterministic policy gradient. The goal is to give readers a coherent bridge between mean field control theory and reinforcement learning methodology, emphasizing the mathematical structure of the problems and the design of tractable learning approaches for large stochastic populations.
- Abstract（参考訳）: このモノグラフは、平均場相互作用と共通雑音を伴う大人口確率制御から生じるマルコフ決定過程のレンズを通して平均場強化学習を導入する。
多エージェント強化学習と平均場制御の接続から始め、確率論的、数学的、制御論的枠組みを開発し、代表エージェント学習問題を定式化し、有限人口システムとの関係を分析し、一般および線形四元数モデルの両方を研究する。
このプレゼンテーションには、動的プログラミングの原則、カオスの伝播限界、表形式のQ-ラーニングとポリシーの漸進的手法の理論分析が含まれている。
また、表型スキームや、深い決定論的政策勾配のような深い強化学習手法を含む数値的な実装についても論じる。
平均場制御理論と強化学習方法論の整合的な橋渡しを読者に提供し、問題の数学的構造と大規模確率的集団のための抽出可能な学習手法の設計を強調することを目的としている。
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