کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4947080 | 1439564 | 2017 | 37 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Steering approaches to Pareto-optimal multiobjective reinforcement learning
ترجمه فارسی عنوان
رویکرد رهبری به یادگیری تقویت چند هدفه بهینه سازی پارتو
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
یادگیری تقویت چند هدفه، سیاست های غیر ثابت، فرمان هندسی، آموزش تقویت تعاملی، بهینه سازی پارتو،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
For reinforcement learning tasks with multiple objectives, it may be advantageous to learn stochastic or non-stationary policies. This paper investigates two novel algorithms for learning non-stationary policies which produce Pareto-optimal behaviour (w-steering and Q-steering), by extending prior work based on the concept of geometric steering. Empirical results demonstrate that both new algorithms offer substantial performance improvements over stationary deterministic policies, while Q-steering significantly outperforms w-steering when the agent has no information about recurrent states within the environment. It is further demonstrated that Q-steering can be used interactively by providing a human decision-maker with a visualisation of the Pareto front and allowing them to adjust the agent's target point during learning. To demonstrate broader applicability, the use of Q-steering in combination with function approximation is also illustrated on a task involving control of local battery storage for a residential solar power system.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 263, 8 November 2017, Pages 26-38
Journal: Neurocomputing - Volume 263, 8 November 2017, Pages 26-38
نویسندگان
Peter Vamplew, Rustam Issabekov, Richard Dazeley, Cameron Foale, Adam Berry, Tim Moore, Douglas Creighton,