逻辑约束强化学习(LCRL):认证策略合成
在强化学习(RL)领域,逻辑约束强化学习(LCRL)作为一种新兴的策略合成架构,为解决复杂环境下的任务提供了新的思路。本文将深入介绍LCRL的特点、工作原理、安装方法、输入输出接口以及实验评估。
LCRL的特点
- 可扩展性 :LCRL借助线性时态逻辑(LTL)引导的探索方法,能够高效处理状态和动作空间非常大的马尔可夫决策过程(MDP)。此外,其采用的LDBA构造算法的简洁性也是实现可扩展性的一个重要因素。
- 连续状态/动作MDP的适用性 :LCRL是首个针对连续状态/动作MDP中LTL规范的RL合成方法,填补了该领域的空白。
- 对超参数调整的鲁棒性 :实验表明,LCRL的结果对超参数的调整不太敏感,即使超参数没有经过精细调整,也不会显著影响其性能。
LCRL的工作原理
LCRL基于MDP和LDBA(线性确定性Büchi自动机)进行工作。MDP是一个离散时间随机控制过程,定义为元组$M = (S, A, s_0, P)$,其中$S$是连续状态集合,$A$是连续动作集合,$s_0$是初始状态,$P$是条件转移核。LDBA则是根据用户定义的LTL规范生成的。
在LCRL模块内部,MDP和LDBA的状态会进行同步,生成一个动态的乘积MDP。这个乘积MDP在原MDP的状态空间基础上增加了LDBA状态的额外维度,用于跟踪各回合中读取的标签序列,从而评估相应时态属性的(部分)满足情况。更重要的是,这种同步将非马尔可夫的LTL规
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