論文の概要: Analytic Planning under Uncertainty with Moment Closure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.02519v1
• Date: Mon, 03 Aug 2026 17:17:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-04 15:07:25.727719
• Title: Analytic Planning under Uncertainty with Moment Closure
• Title（参考訳）: モーメント閉鎖による不確実性下における解析計画
• Abstract要約: フルステートを解析的に伝播させることは、これを行うための原則的な方法を提供するが、伝統的に、トラクタブルな状態を維持するために制限的な政策や報酬構造を必要としてきた。 このような制約を伴わずに分散対応計画が可能であるかを検討する。 提案手法は, 連続制御における観測下での予測不確実性を良好に評価し, 目標分散を低減させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.403961716203455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective model-based reinforcement learning in stochastic environments requires planning that accounts for predictive uncertainty. Propagating full state distributions analytically offers a principled way to do this, but has traditionally required restrictive policy or reward structures to remain tractable. Consequently, modern deep reinforcement learning has largely retreated to either stochastic sampling, which introduces significant target variance, or deterministic point estimates that ignore predictive covariance entirely. We investigate whether distribution-aware planning is possible without these constraints. Using a quadratic action-value parameterization, we first reduce the Bellman backup to an expectation over the state-value function alone; the key idea is then a compatibility principle between the predictive transition distribution and the value function class, under which this expectation is analytic in the distribution's moments. We instantiate this principle with a Gaussian transition model paired with a radial-basis value function, yielding a closed-form backup that propagates both predictive mean and covariance. Empirically, our approach reduces target variance and yields well-calibrated predictive uncertainty under stochastic observations in continuous control, providing a principled framework for planning with learned distribution models.
• Abstract（参考訳）: 確率的環境における効果的なモデルに基づく強化学習には、予測の不確実性を考慮した計画が必要である。 完全な状態分布の伝播は、分析的にこれを行うための原則的な方法を提供するが、伝統的に、引き出せるように制限的な政策や報酬構造を必要としてきた。 その結果、現代の深層強化学習は、大きな目標分散をもたらす確率的サンプリングや、予測的共分散を完全に無視する決定論的点推定に大きく後退した。 このような制約を伴わずに分散対応計画が可能であるかを検討する。 第一の考え方は、予測遷移分布と値関数クラスとの整合原理であり、この期待は分布のモーメントで解析される。 我々はこの原理を、放射基底値関数と組み合わせたガウス遷移モデルでインスタンス化し、予測平均と共分散の両方を伝播する閉形式バックアップを生成する。 実験的に,本手法は目標の分散を低減し,連続制御における確率的観測下での予測の不確実性を良好に補正し,学習分布モデルを用いて計画するための基本的枠組みを提供する。

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