Automatisches Reward Shaping für robuste Kontrolle trotz Störfaktoren
In der Verstärkungslern‑Forschung wird Reward Shaping häufig eingesetzt, um die Trainingsgeschwindigkeit von Agenten zu erhöhen. Für komplexe kontinuierliche Steuerungsaufgaben fehlt jedoch bislang ein systematischer An…
- In der Verstärkungslern‑Forschung wird Reward Shaping häufig eingesetzt, um die Trainingsgeschwindigkeit von Agenten zu erhöhen.
- Für komplexe kontinuierliche Steuerungsaufgaben fehlt jedoch bislang ein systematischer Ansatz, um effektive Shaping‑Funktionen zu entwerfen.
- Die neue Methode nutzt Offline‑Datensätze – selbst wenn diese von nicht beobachteten Störfaktoren (Confoundern) beeinflusst sind – um automatisch eine Shaping‑Funktion z…
In der Verstärkungslern‑Forschung wird Reward Shaping häufig eingesetzt, um die Trainingsgeschwindigkeit von Agenten zu erhöhen. Für komplexe kontinuierliche Steuerungsaufgaben fehlt jedoch bislang ein systematischer Ansatz, um effektive Shaping‑Funktionen zu entwerfen.
Die neue Methode nutzt Offline‑Datensätze – selbst wenn diese von nicht beobachteten Störfaktoren (Confoundern) beeinflusst sind – um automatisch eine Shaping‑Funktion zu lernen. Dabei stützt sie sich auf die kürzlich vorgestellte kausale Bellman‑Gleichung, um eine enge obere Schranke der optimalen Zustandswerte zu bestimmen.
Diese Schranke wird als Potential im Potential‑Based Reward Shaping (PBRS) Framework verwendet. Durch die Integration in den Soft‑Actor‑Critic (SAC) Algorithmus zeigt die Technik auf mehreren Standard‑Benchmarks eine robuste Leistung, selbst wenn die Trainingsdaten von unentdeckten Störfaktoren verzerrt sind.
Das Ergebnis markiert einen wichtigen ersten Schritt, kontinuierliche Steuerungsaufgaben aus kausaler Sicht gegen Störfaktoren zu schützen und eröffnet neue Perspektiven für die Entwicklung von RL‑Systemen, die in realen, verrauschten Umgebungen zuverlässig arbeiten.
Der Code zur Implementierung der automatischen Reward‑Shaping‑Funktion ist auf GitHub verfügbar: https://github.com/mateojuliani/confounding_robust_cont_control
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