Effizientes Reinforcement-Lernen mit teilweiser Dynamikkenntnissen

Temel Kavramlar

Unser Algorithmus kann eine annähernd optimale Politik in einer Anzahl von Stichproben lernen, die unabhängig von den Kardinalitäten von Zustands- und Aktionsräumen ist. Die Suboptimalitätslücke hängt vom Approximationsfehler der bekannten Dynamikfunktion sowie von der Lipschitz-Konstante der entsprechenden optimalen Wertfunktion ab.

Özet

Der Artikel untersucht das Problem der Stichprobenkomplexität des Online-Reinforcement-Lernens, wenn partielle Kenntnisse über die Systemdynamik verfügbar sind oder effizient gelernt werden können. Der Fokus liegt auf Systemen, die gemäß einem additiven Störmodell der Form Sh+1 = f(Sh, Ah) + Wh evolvieren, wobei f die zugrunde liegenden Systemdynamiken repräsentiert und Wh unbekannte Störungen sind.
Im Rahmen episodischer endlicher Markov-Entscheidungsprozesse mit S Zuständen, A Aktionen und Episodenlänge H präsentiert der Artikel einen optimistischen Q-Lernalgorithmus, der unter perfekter Kenntnis von f einen ˜O(POLY(H)√T)-Regret erreicht. Im Falle einer verrauschten Schätzung ˆf von f kann der Algorithmus eine annähernd optimale Politik in einer von den Kardinalitäten von Zustands- und Aktionsraum unabhängigen Anzahl von Stichproben lernen. Die Suboptimalitätslücke hängt vom Approximationsfehler ˆf-f sowie von der Lipschitz-Konstante der optimalen Wertfunktion ab.
Der Algorithmus erfordert keine Modellierung der Übergangswahrscheinlichkeiten und hat die gleiche Speicherkomplexität wie modellfreie Methoden.

İstatistikler

Sh+1 = f(Sh, Ah) + Wh, wobei f die Systemdynamiken und Wh unbekannte Störungen repräsentieren.
ˆf ist eine Approximation von f mit ∥ˆf-f∥∞≤ζ/2.
Der Algorithmus erreicht einen ˜O(√H6T)-Regret unter perfekter Kenntnis von f.
Mit einer verrauschten Schätzung ˆf kann der Algorithmus eine O(LζH2)-optimale Politik in einer von den Kardinalitäten unabhängigen Anzahl von Stichproben lernen.

Alıntılar

"Unser primäres Ziel ist es, strukturelle Informationen ohne umfangreiche Offline-Berechnungen oder den Zugriff auf leistungsfähige Rechenorkel einzubinden."
"Viele Anwendungen passen in den oben beschriebenen Rahmen. In operativen Aufgaben wie Bestandsmanagement und Nachfragesteuerung ist die strukturelle Funktion f oft bekannt, und die Herausforderung liegt in der Optimierung für unbekannte, nichtstationäre Nachfragesignale."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Sample Efficient Reinforcement Learning with Partial Dynamics Knowledge

by Meshal Alhar... : arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.12558.pdf

Daha Derin Sorular

Wie könnte man die Ergebnisse auf kontinuierliche Zustandsräume erweitern und dabei die Vorteile des vorgestellten Ansatzes beibehalten?

Um die Ergebnisse auf kontinuierliche Zustandsräume zu erweitern und die Vorteile des vorgestellten Ansatzes beizubehalten, könnte man den Algorithmus durch Diskretisierung auf kontinuierliche Probleme anwenden. Dies würde eine Übernahme der Metrik (um f - ˆf zu messen) aus dem kontinuierlichen Raum erfordern. Die Ergebnisse würden darauf hindeuten, dass man eine optimale Politik (bis zu ∆-Diskretisierungsfehlern) lernen kann, wenn ζ = 0, in einer Anzahl von Proben, die nicht mit der Anzahl der Zustände und Aktionen skaliert, was in diesem Fall O(1/∆^2) wäre. Eine mögliche Erweiterung des Algorithmus für die Wertefunktionsapproximation in kontinuierlichen Räumen wäre eine interessante zukünftige Forschungsrichtung.

Wie könnte man den Algorithmus so anpassen, dass er auch bei Unsicherheit in den Belohnungsfunktionen effizient arbeitet?

Um den Algorithmus für Unsicherheit in den Belohnungsfunktionen anzupassen, könnte man eine robuste Optimierung einführen, die die Unsicherheit in den Belohnungen berücksichtigt. Dies könnte durch die Verwendung von Techniken wie robustem Q-Learning oder robusten Optimierungsmethoden erreicht werden, die die Unsicherheit in den Belohnungen direkt in die Entscheidungsfindung einbeziehen. Darüber hinaus könnte man den Algorithmus so modifizieren, dass er nicht nur die optimale Politik im Hinblick auf die Belohnungen, sondern auch im Hinblick auf die Unsicherheit in den Belohnungen maximiert. Dies würde sicherstellen, dass der Algorithmus auch bei Unsicherheit in den Belohnungsfunktionen effizient arbeitet.

Wie könnte man den Algorithmus so anpassen, dass er auch bei Unsicherheit in den Belohnungsfunktionen effizient arbeitet?

Um den Algorithmus für Unsicherheit in den Belohnungsfunktionen anzupassen, könnte man eine robuste Optimierung einführen, die die Unsicherheit in den Belohnungen berücksichtigt. Dies könnte durch die Verwendung von Techniken wie robustem Q-Learning oder robusten Optimierungsmethoden erreicht werden, die die Unsicherheit in den Belohnungen direkt in die Entscheidungsfindung einbeziehen. Darüber hinaus könnte man den Algorithmus so modifizieren, dass er nicht nur die optimale Politik im Hinblick auf die Belohnungen, sondern auch im Hinblick auf die Unsicherheit in den Belohnungen maximiert. Dies würde sicherstellen, dass der Algorithmus auch bei Unsicherheit in den Belohnungsfunktionen effizient arbeitet.