L3S Best Paper of the Quarter (Q3/2024)
Kategorie: Reinforcement Learning
Structure in Deep Reinforcement Learning: A Survey and Open Problems
Autoren: Aditya Mohan, Amy Zhang, Marius Lindauer
Veröffentlicht im Journal of Artificial Intelligence Research (Q1 journal)
Das Papier in Kürze:
Deep Reinforcement Learning (RL)-Algorithmen eignen sich hervorragend für sequenzielle Entscheidungen in kontrollierten Umgebungen wie Spielen und simulierter Robotik. Sie lassen sich jedoch nur schwer auf reale Anwendungen, wie komplexe industrielle Systeme, übertragen und erfordern oft hochentwickelte Simulationen, nur um loszulegen. In dieser Arbeit schlagen wir vor, dass die direkte Einbeziehung von problemspezifischen Informationen in den Entwurf von RL-Algorithmen ein effektiverer Ansatz ist. Es wurden bereits viele Versuche in diese Richtung unternommen, und wir analysieren, wie diese Methoden strukturelle Informationen über die Probleme integrieren, die sie lösen sollen. Wir führen einen neuen Rahmen ein, der RL-Algorithmen als eine Reihe von Designentscheidungen betrachtet, die auf die Art der Struktur eines bestimmten Problems zugeschnitten sind. Mit Hilfe dieses Rahmens kann gezeigt werden, wie verschiedene Algorithmen an verschiedene reale Entscheidungsaufgaben angepasst werden können, was sie effektiver und anpassungsfähiger an komplexe Umgebungen macht.
Welches Problem lösen Sie mit Ihrer Forschung?
Wir befassen uns mit der Herausforderung, Deep Reinforcement Learning (RL) auf reale Anwendungen wie selbstfahrende Autos oder industrielle Systeme zu skalieren, bei denen herkömmliche RL-Modelle ohne umfangreiche, von Hand durchgeführte Simulationen nur schwer lernen können. Wir untersuchen, wie verschiedene Methoden problemspezifische Informationen direkt in RL-Algorithmen einbetten und so besseres Lernen und bessere Leistung in komplexen Umgebungen ermöglichen.
Welche potenziellen Auswirkungen haben Ihre Ergebnisse?
Indem wir verstehen, wie wir Algorithmen entwickeln können, die für einzelne Problemtypen besser geeignet sind, können wir die komplizierte Technik, die erforderlich ist, um RL-Algorithmen in der realen Welt leistungsfähig zu machen, reduzieren und RL zugänglicher und praktischer machen.
Was ist das Neue an Ihrer Forschung?
Die Forschung führt einen neuen Rahmen ein, der RL-Algorithmen als eine Reihe von Designentscheidungen auf der Grundlage der Struktur des Problems neu definiert. Diese neue Perspektive zeigt, wie verschiedene RL-Modelle auf bestimmte reale Aufgaben zugeschnitten werden können, wodurch sie effektiver werden und auf eine breitere Palette komplexer Herausforderungen anwendbar sind.
Link zum Papier: https://www.jair.org/index.php/jair/article/view/15703/27028
