Oct, 2021

约束马尔科夫决策过程的更快算法和更精细分析

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TL;DR本论文提出了一种新的原始对偶方法来解决带限制的马尔可夫决策过程问题，通过熵正规化策略优化器、对偶变量正规化器和 Nesterov 加速梯度下降对偶优化器等创新方法，全局收敛至凸优化下的凸约束，显示了目前已有的原始对偶算法无法达到的最优复杂度 O (1/ε)。
constrained markov decision processprimal-dual approachentropy regularized policy optimizernesterov's accelerated gradient descentnonconvex optimization
发现论文，激发创造
  • 基于策略的原始对偶法用于凸约束马尔可夫决策过程

    研究凸约束马尔可夫决策过程（CMDPs），提出基于策略的原始 - 对偶算法来解决优化问题和约束问题，通过隐藏在问题中的凸性证明了所提出的算法的全局收敛性，并以最优性差距和约束违规性表示，证明了算法的 $O (T^{-1/3})$ 收敛速度。

    May, 2022

  • 约束马尔可夫决策过程的原始对偶方法

    本文提出了一种基于采样的原始 - 对偶算法来解决带约束的马尔科夫决策过程，通过应用正则化策略迭代来改善策略，应用次梯度上升来保持约束。在弱耦合结构的情况下，通过嵌入式分解方法，能够显著减少问题的维度。将算法应用于多产品库存管理和多类队列调度，并表明它产生优于现有启发式算法的控制。

    Jan, 2021

  • 带熵正则化的约束马尔可夫决策过程的双重方法

    研究了采用软最大化参数化的熵正则化约束马尔可夫决策过程及其 Lagrange 对偶函数和约束违规等问题。并提出了加速对偶下降方法以实现全局收敛性。

    Oct, 2021

  • CMDP 离策略学习的近似最优原始对偶算法

    本研究针对离线数据的约束马尔可夫决策过程问题，引入了单策略集中度系数、提出了 DPDL 算法，并建立了样本复杂度下界，保证无约束违规。

    Jul, 2022

  • 面向有约束 MDPs 的无痛政策优化

    研究无限时间、折扣的约束马尔可夫决策过程中的政策优化问题，提出了一种泛化的原始 - 对偶框架，用于评估算法表现，实例化了此框架来使用硬币投注算法并证明了其结果的目标约束逼近度，以及并非像其他方法一样需要超参数调整，并通过对合成和 Cartpole 环境的实验证明了其效力和稳健性。

    Apr, 2022

  • 具有全局收敛保证的内点约束强化学习

    在无限时间、约束的马尔科夫决策过程中，通过零阶内点方法实现约束满足，以最大化预期累积奖励，确保策略在学习过程中的可行性，并具有样本复杂度 O (ε^(-6))

    Dec, 2023

  • 一种具有均匀 PAC 保证的限制 MDP 的策略梯度原始对偶算法

    我们介绍了一种具有均匀概率近似正确性保证的新型策略梯度原始 - 对偶算法，同时保证了收敛至最优策略、次线性遗憾和多项式样本复杂度的理论保证，并在一个简单的 CMDP 示例中进行实证展示，证明了算法收敛至最优策略，而现有算法则表现出振荡性能和约束违规。

    Jan, 2024

  • 非平稳目标和约束的可证明高效原始 - 对偶强化学习在 CMDPs 中的应用

    本文研究了具有不稳定目标和约束的约束马尔可夫决策过程的原始 - 对偶强化学习，并提出了具有安全性和适应性的时间变化中安全的 RL 算法，同时建立了动态遗憾界和约束违规界。

    Jan, 2022

  • 安全强化学习中的加速原始 - 对偶策略优化

    本文提出了一种用于受限 Markov 决策过程 CMDPs 的策略搜索方法 APDO，并在模拟机器人运动任务上实验，结果表明 APDO 比 CMDPs 的现有方法具有更好的采样效率和更快的收敛速度。

    Feb, 2018

  • 在约束马尔可夫决策过程中实现 $\tilde {O}(1/ε)$ 的样本复杂性

    我们研究了强化学习问题中的约束马尔可夫决策过程（CMDP），并通过优化算法对 CMDP 问题的样本复杂度提出了改进，实现了优化的问题相关保证。

    Feb, 2024