Risk-Sensitive Reinforcement Learning with Optimized Certainty Equivalents via Reduction to Standard RL

Centrala begrepp

Optimized Certainty Equivalent (OCE) risk in Risk-Sensitive Reinforcement Learning (RSRL) generalizes various risk measures, offering a broad framework for RSRL.

Sammanfattning

RSRL with OCE risk extends CVaR, entropic risk, and mean-variance.
Two meta-algorithms proposed: optimistic and policy optimization.
Optimistic meta-algorithm generalizes prior RSRL works.
Policy optimization meta-algorithm ensures global convergence and local improvement.
Framework instantiated with PPO shows optimal risk-sensitive policy learning.
Augmented MDP crucial for optimal OCE RL solutions.
Discrete rewards ensure computational efficiency.
Comparison with prior works and experimental validation.

Statistik

Unter der Annahme diskreter Belohnungen werden die ersten OCE-Bereuungsgrenzen für MDPs mit begrenzter Abdeckung zertifiziert.
Die PO-Meta-Algorithmus genießt sowohl globale Konvergenz als auch lokale Verbesserungsgarantien in einem neuen Metriken, die das wahre OCE-Risiko unterschätzen.

Citat

"OCE RL ist ein allgemeiner Rahmen für RSRL, der eine Vielzahl von Risikomaßen erfassen kann."
"Unsere PO-Meta-Algorithmus bietet lokale Verbesserung und globale Konvergenz in einem neuen Metriken, die das wahre OCE-Risiko unterschätzen."

Viktiga insikter från

Risk-Sensitive RL with Optimized Certainty Equivalents via Reduction to Standard RL

by Kaiwen Wang,... på arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06323.pdf

Djupare frågor

Wie kann die RSRL mit OCE auf Offline- oder Imitationsumgebungen erweitert werden?

Die Erweiterung der Risk-Sensitive Reinforcement Learning (RSRL) mit Optimized Certainty Equivalent (OCE) auf Offline- oder Imitationsumgebungen erfordert eine Anpassung der Algorithmen, um mit historischen Daten umzugehen. In Offline-Szenarien müssen die Algorithmen mit einem festen Datensatz arbeiten, während in Imitationsumgebungen die Algorithmen das Verhalten eines Experten imitieren sollen.
Um RSRL mit OCE auf Offline-Szenarien zu erweitern, können Techniken wie Batch-RL verwendet werden, bei denen die Algorithmen aus einem festen Datensatz lernen. Dies erfordert möglicherweise die Anpassung der Algorithmen, um mit begrenzten oder unvollständigen Daten umzugehen. Darüber hinaus können Methoden wie Importance Sampling eingesetzt werden, um die Verteilung der Daten zu berücksichtigen.
Für Imitationsumgebungen können Algorithmen wie Behavioral Cloning oder Inverse Reinforcement Learning verwendet werden, um das Verhalten eines Experten zu imitieren. Hierbei ist es wichtig, die Risikopräferenzen des Experten zu berücksichtigen und diese in die Lernziele des Algorithmus zu integrieren.

Welche Rolle spielt die Diskretisierung von Belohnungen für die Effizienz des Algorithmus?

Die Diskretisierung von Belohnungen spielt eine wichtige Rolle für die Effizienz von Algorithmen in der Risk-Sensitive Reinforcement Learning (RSRL) mit Optimized Certainty Equivalent (OCE). Durch die Diskretisierung der Belohnungen in einen endlichen Satz von Werten wird die Komplexität des Problems reduziert und die Berechnungen effizienter gemacht.
In RSRL-Algorithmen mit OCE, bei denen die Belohnungen kontinuierlich sind, kann die direkte Optimierung schwierig sein, da die OCE-Funktion möglicherweise nicht konvex ist. Durch die Diskretisierung der Belohnungen in einen endlichen Satz von Werten wird das Problem in diskrete Schritte unterteilt, was die Optimierung erleichtert.
Darüber hinaus ermöglicht die Diskretisierung eine einfachere Handhabung der Belohnungen in den Algorithmen, da die Berechnungen auf einem begrenzten Satz von Werten durchgeführt werden können. Dies trägt zur Effizienz der Algorithmen bei und erleichtert die Implementierung in der Praxis.

Können optimistische und PO-Methoden kombiniert werden, um die Leistung weiter zu verbessern?

Ja, optimistische und Policy Optimization (PO)-Methoden können kombiniert werden, um die Leistung in Risk-Sensitive Reinforcement Learning (RSRL) mit Optimized Certainty Equivalent (OCE) weiter zu verbessern. Durch die Kombination dieser beiden Ansätze können die Vorteile beider Methoden genutzt werden, um robuste und effiziente Algorithmen zu entwickeln.
Optimistische Methoden, die auf Unsicherheit basieren, können dazu beitragen, die Exploration in der Umgebung zu fördern und sicherzustellen, dass der Algorithmus verschiedene Strategien ausprobiert. Auf der anderen Seite können PO-Methoden dazu beitragen, die Policy des Agenten zu verbessern und die Konvergenz zu einem optimalen Policy zu gewährleisten.
Durch die Kombination von optimistischen und PO-Methoden können Algorithmen entwickelt werden, die sowohl lokale Verbesserungen als auch globale Konvergenz garantieren. Dies ermöglicht es, die Risikopräferenzen des Agenten effektiv zu berücksichtigen und eine robuste Policy zu erlernen, die die OCE-Risikomaße optimiert.