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Scalable Policy-Based RL Algorithms for POMDPs

Created by
  • Haebom

作者

Ameya Anjarlekar, Rasoul Etesami, R Srikant

概要

ＰＯＭＤＰの信念状態の連続的な特性は、最適な政策学習にかなりの計算上の困難を提示する。本論文では,POMDPモデルを有限状態スーパーステートMDP(MDP)に近似してPORL問題を解決するアプローチを検討した。 Superstate MDPの最適値関数と元のPOMDPの最適値関数を結びつける理論的保証を提供し、これは従来の研究より改善された結果を得る。次に、Superstate MDPの最適ポリシーを学習するために線形関数近似を利用するポリシーベースの学習アプローチを提案する。提案された方法は、POMDPをMDPとして扱い、TD-learningとポリシーの最適化によって近似的に解決できることを示しています。ここで、MDPの状態は有限の履歴に対応し、近似誤差はこの履歴の長さに応じて指数関数的に減少します。さらに、真のダイナミクスがMarkovian以外の環境で標準TD学習を適用したときに生じる誤差を明示的に定量化する有限時間境界を提示します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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POMDPを有限状態MDPに近似してPORL問題を解決する新しいアプローチを提示
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Superstate MDPの最適値関数と元のPOMDPの最適値関数との関係の理論的保証提示
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TD学習とポリシー最適化を使用してPOMDPを近似的に解決する方法を提案する
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近似誤差が履歴の長さに応じて指数関数的に減少することを示す
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非Markovian環境におけるTD学習の適用時に生じる誤差を明示的に定量化する有限時間境界を提示
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Limitations：
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政策ベースの学習アプローチの性能に対するさらなる実験的検証の必要性
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提案された方法の実際の複雑なPORL問題を適用するためのスケーラビリティ評価が必要
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他の近似手法との比較分析の欠如
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