Synthese zeitlich robuster Strategien für Aufgaben mit Signaltemporaler Logik unter Verwendung von Reinforcement Learning

Konsep Inti

Das Ziel dieser Arbeit ist es, Steuerungsstrategien zu synthetisieren, die zeitliche Robustheit für Aufgaben mit Signaltemporaler Logik in unbekannten, stochastischen Umgebungen aufweisen. Dazu werden zwei relevante Steuerungsziele formuliert, um die zeitliche Robustheit der synthetisierten Strategien zu erhöhen.

Abstrak

Die Arbeit untersucht das Problem, Steuerungsstrategien zu entwerfen, die hochrangige Spezifikationen, die durch Signaltemporale Logik (STL) beschrieben werden, in unbekannten, stochastischen Umgebungen erfüllen. Während viele bestehende Arbeiten auf die Optimierung der räumlichen Robustheit eines Systems konzentriert sind, geht diese Arbeit einen Schritt weiter und berücksichtigt auch die zeitliche Robustheit als kritisches Maß, um die Toleranz gegenüber Zeitungenauigkeiten in STL zu quantifizieren.

Zu diesem Zweck werden zwei relevante Steuerungsziele formuliert, um die zeitliche Robustheit der synthetisierten Strategien zu erhöhen:

1. Maximierung der Wahrscheinlichkeit, zeitlich robust für einen gegebenen Schwellenwert zu sein.
2. Maximierung der schlimmstmöglichen räumlichen Robustheit innerhalb einer begrenzten Zeitverschiebung.

Reinforcement Learning wird verwendet, um beide Steuerungssynthese-Probleme für unbekannte Systeme zu lösen. Insbesondere werden beide Steuerungsziele so approximiert, dass der Standard-Q-Learning-Algorithmus angewendet werden kann. Theoretische Grenzen in Bezug auf die Approximationen werden ebenfalls abgeleitet.

Die Fallstudien zeigen die Machbarkeit des Ansatzes und demonstrieren, dass die synthetisierten Strategien die zeitliche Robustheit des Systems effektiv verbessern können.

Statistik

Keine relevanten Kennzahlen oder Zahlen im Text enthalten.

Kutipan

Keine markanten Zitate im Text enthalten.

Wawasan Utama Disaring Dari

Synthesis of Temporally-Robust Policies for Signal Temporal Logic Tasks using Reinforcement Learning

by Siqi Wang,Sh... pada arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.05764.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

Wie könnte der Ansatz auf kontinuierliche Zustands- und Aktionsräume erweitert werden?

Um den Ansatz auf kontinuierliche Zustands- und Aktionsräume zu erweitern, könnte man Techniken wie Approximation verwenden, um die kontinuierlichen Zustands- und Aktionsräume in diskrete Form zu überführen. Dies ermöglicht die Anwendung von Q-Learning auf kontinuierliche Probleme. Eine Möglichkeit wäre die Verwendung von Funktionsapproximationstechniken wie neuronalen Netzwerken, um die Q-Funktion zu approximieren. Durch die kontinuierliche Zustands- und Aktionsräume in diskrete Werte umzuwandeln, kann das Reinforcement-Learning-Verfahren effektiv auf diese erweiterten Räume angewendet werden.

Wie kann das Konzept der asynchronen zeitlichen Robustheit in das Reinforcement Learning integriert werden?

Das Konzept der asynchronen zeitlichen Robustheit kann in das Reinforcement Learning integriert werden, indem man die zeitlichen Anforderungen flexibler gestaltet. Anstatt strikter zeitlicher Bedingungen können Zeitfenster oder Zeitintervalle verwendet werden, um die zeitliche Robustheit zu definieren. Dies ermöglicht es dem Agenten, seine Aktionen innerhalb dieser flexiblen Zeitrahmen anzupassen, anstatt exakte Zeitpunkte einhalten zu müssen. Durch die Berücksichtigung von asynchroner zeitlicher Robustheit kann das Reinforcement Learning-Verfahren an realistischere Szenarien angepasst werden, in denen zeitliche Anforderungen nicht streng synchronisiert sind.

Wie lässt sich der Ansatz auf allgemeinere Fragmente der Signaltemporalen Logik erweitern?

Um den Ansatz auf allgemeinere Fragmente der Signaltemporalen Logik zu erweitern, könnte man die Formulierung der STL-Spezifikationen anpassen, um komplexere zeitliche Anforderungen und logische Operatoren zu berücksichtigen. Dies könnte die Integration von komplexeren STL-Formeln wie Nested Until-Operatoren, Next-Operatoren oder komplexen Kombinationen von Zustandsprädikaten beinhalten. Durch die Erweiterung des Ansatzes auf allgemeinere Fragmente der STL können komplexere und vielseitigere Spezifikationen modelliert und in das Reinforcement Learning integriert werden.