Reinforcement Learning garantiert probabilistische Stabilität mit endlich vielen Daten

Ein neues arXiv‑Veröffentlichungsdokument stellt einen innovativen Ansatz vor, der Reinforcement Learning (RL) mit klassischen Kontrolltheorien verbindet und dabei probabilistische Stabilitätsgarantien liefert – und das alles auf Basis endlich vieler Datenpunkte.

Der Kern des Ansatzes ist die Anwendung von Lyapunov‑Methoden, um ein probabilistisches Stabilitätstheorem zu formulieren. Dieses Theorem sichert die Mittelquadratsstabilität eines Systems, sobald eine ausreichende Anzahl von Trajektorien mit begrenzter Länge vorliegt. Mit steigender Datenmenge wächst die Wahrscheinlichkeit der Stabilität und nähert sich schließlich der Sicherheit an.

Auf dieser Grundlage wird ein neuer Policy‑Gradient‑Satz entwickelt, der speziell für stabilisierende Lernstrategien gedacht ist. Der daraus abgeleitete RL‑Algorithmus, L‑REINFORCE, erweitert das klassische REINFORCE‑Verfahren um Stabilitätsaspekte und ermöglicht so die direkte Optimierung von Steuerungsrichtlinien ohne Modellannahmen.

Die Wirksamkeit von L‑REINFORCE wird in Simulationen am Cartpole‑Beispiel demonstriert. Dort übertrifft der neue Algorithmus die herkömmliche Baseline deutlich, indem er die Stabilität des Systems konsequent gewährleistet. Damit schließt die Arbeit eine entscheidende Lücke zwischen Reinforcement Learning und Kontrolltheorie und eröffnet neue Möglichkeiten für modellfreie Reglerentwicklung unter begrenzten Daten.