Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

Online Robust Planning under Model Uncertainty: A Sample-Based Approach

Created by
  • Haebom

作者

Tamir Shazman、Idan Lev-Yehudi、Ron Benchetit、Vadim Indelman

概要

本論文では、不確実なモデルを持つマルコフ決定プロセス（MDP）におけるオンライン計画のための新しいアルゴリズムであるRobust Sparse Sampling（RSS）を提案します。従来のSparse Samplingは名目価値関数を推定し、RSSはSample Average Approximation（SAA）の効率と理論的特性を活用して堅牢な値関数を計算します。これは、限られたデータで学習された生成モデルの近似誤差によるパフォーマンスの低下や安全でない動作を軽減します。 RSSは有限サンプルの理論的性能保証を提供し、無限または連続状態空間に適用可能であり、サンプルと計算の複雑さは状態空間サイズとは無関係です。実験の結果、RSSは、不確実なダイナミクスを持つ環境では、従来のSparse Samplingよりも優れた性能を示します。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways：
◦
限られたデータで学習された生成モデルの不確実性を考慮して、堅牢なポリシーを生成する効率的なオンライン計画アルゴリズムを提示します。
◦
Sample Average Approximation（SAA）を活用して、計算可能な堅牢なポリシー計算を可能にします。
◦
有限サンプルの理論的性能保証を提供します。
◦
無限または連続状態空間に適用可能であり、状態空間サイズに関係なくサンプルおよび計算の複雑さを維持します。
◦
実験は、不確実なダイナミクス環境における従来の方法より優れた性能を実証する。
•
Limitations：
◦
SAA の活用に伴う計算コストの増加の追加分析が必要な場合があります。状態空間のサイズに関係なく、他の要因による計算量の増加の可能性を排除することはできません。
◦
実験環境の制限のために、様々なタイプのＭＤＰ問題に対する一般化の可能性のさらなる検証が必要である。
◦
理論的性能保証の範囲と限界の明確な説明が必要な場合があります。どのような不確実性に対して堅牢なパフォーマンスを保証するかを明確に提示する必要があります。
👍
Made with Slashpage