Effiziente Robustheit gegenüber dualer Störung in niedrigrangigen MDPs

Conceitos essenciais

Eine neue Robustheitskonzeption, die sowohl Unsicherheiten in den Merkmalen als auch in den Faktoren berücksichtigt, wird eingeführt, um die Effizienz und Skalierbarkeit robuster Verstärkungslernung in niedrigrangigen MDPs zu verbessern.

Resumo

Der Artikel befasst sich mit dem Problem der Robustheit in Verstärkungslernung (RL), insbesondere in Bezug auf niedrigrangige Markov-Entscheidungsprozesse (MDPs). Die Autoren stellen eine neue Robustheitskonzeption vor, die sowohl Unsicherheiten in den Merkmalen (features) als auch in den Faktoren (factors) berücksichtigt.

Bisherige Ansätze zur robusten Optimierung in MDPs leiden unter Effizienzproblemen, die ihre Anwendung in der Praxis erschweren. Die vorgeschlagene (ξ, η)-Rechteckigkeit ermöglicht eine effiziente Behandlung der dualen Störung in niedrigrangigen MDPs.

Der Kern der Methode ist eine neue robuste Bellman-Aktualisierung, die eine implizite stufenweise unabhängige Pseudo-MDP-Störung um das nominale MDP ermöglicht. Darauf aufbauend wird der R2PG-Algorithmus entwickelt, der eine theoretisch fundierte Konvergenzgarantie zum optimal robusten Policy liefert.

Numerische Simulationen zeigen, dass die Methode in der Lage ist, robuste Policies zu finden, die im Vergleich zur nominalen optimalen Policy bei Störungen deutlich bessere Leistung zeigen.

Estatísticas

Die Transition-Wahrscheinlichkeiten und Belohnungen des nominalen MDPs sind durch innere Produkte von Merkmalsvektoren ϕ(s, a) und Faktoren µ(s') bzw. ν repräsentiert.
Die Unsicherheiten in den Merkmalen und Faktoren sind durch Perturbationen δϕ,h(s, a), δµ,h(s') und δν,h beschrieben.

Citações

"Wie kann man einen beweisbaren und effizienten Algorithmus für generische Robustheit in MDPs mit sowohl Merkmals- als auch Faktorunsicherheit entwerfen?"
"Wir führen ein neuartiges Robustheitskonzept über (ξ, η)-rechteckige Unsicherheitsmengen ein, das mit niedrigrangigen MDPs kompatibel ist und bestimmte Ebenen robuster Verhaltensweisen in der optimalen Politik aufweist."

Principais Insights Extraídos De

Efficient Duple Perturbation Robustness in Low-rank MDPs

by Yang Hu,Hait... às arxiv.org 04-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.08089.pdf

Perguntas Mais Profundas

Wie könnte man die vorgeschlagene Robustheitskonzeption auf andere Formen der Niedrigrangigkeit, wie z.B. Soft-State-Aggregation, erweitern

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Welche alternativen Robustheitskonzepte, die über die duale Störung hinausgehen, könnten für eine noch effizientere robuste Optimierung in großen Zustandsräumen entwickelt werden

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Um die vorgeschlagene Methodik zu nutzen, um robuste Policies in realen Anwendungen wie Robotik oder autonomes Fahren zu lernen, könnte man die Algorithmen auf reale Datensätze und Szenarien anwenden. Durch die Anpassung der Robustheitskonzepte und Algorithmen an die spezifischen Anforderungen und Unsicherheiten in diesen Anwendungen könnte man robuste Policies entwickeln, die in realen Umgebungen gut funktionieren. Darüber hinaus könnte man die Methodik durch Simulationen und Experimente validieren, um sicherzustellen, dass die gelernten Policies tatsächlich robust und effektiv sind.