核心概念
분산 환경에서 N개의 에이전트가 독립적으로 마르코프 체인을 샘플링하고 TD(λ) 알고리즘을 실행할 때, 에이전트들이 최종적으로 결과를 평균화하는 것만으로도 중앙집중형 대비 N배 빠른 수렴 속도를 달성할 수 있다.
摘要
이 논문은 분산 강화학습 환경에서 TD(λ) 알고리즘의 효율적인 처리 방법을 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
- N개의 에이전트가 독립적으로 동일한 MDP와 정책을 가지고 마르코프 체인을 샘플링하여 TD(λ) 알고리즘을 실행한다.
- 에이전트들은 학습 과정에서 서로 통신하지 않고, 최종적으로 결과를 평균화한다.
- 이러한 "원샷 평균화" 방식을 통해 중앙집중형 대비 N배 빠른 수렴 속도를 달성할 수 있음을 이론적으로 증명한다.
- 이는 기존 연구들에 비해 통신 overhead를 크게 줄일 수 있는 장점이 있다.
- 마르코프 샘플링 환경과 TD(λ) 알고리즘으로 범위를 확장하여, 기존 TD(0) 결과를 일반화하였다.
統計資料
마르코프 체인의 혼합 시간 τmix은 t ≥ τmix일 때 ||P(s(t) ∈ ·|s(0)) − μ||1 ≤ αt를 만족한다.
θ*의 노름은 rmax/ω(λ)I(1-γ) 이하이다.
引述
"우리는 N개의 에이전트가 독립적으로 동일한 MDP와 정책을 가지고 마르코프 체인을 샘플링하여 TD(λ) 알고리즘을 실행하는 분산 설정을 고려한다."
"우리의 기여는 원샷 평균화만으로도 중앙집중형 대비 N배 빠른 수렴 속도를 달성할 수 있음을 이론적으로 증명하는 것이다."