A flexible approach for optimal rewards in multi-agent reinforcement learning problems

• Autor(a) principal: Grunitzki, Ricardo
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: eng
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/188230
• topic: Inteligência artificial; Sistemas multiagentes; Aprendizado : máquina; Optimal reward problem; Multi-agent reinforcement learning; Reward function design

Definir uma função de recompensa que, quando otimizada, resulta em uma rápida aquisição de política ótima é uma das tarefas mais desafiadoras envolvendo o uso de algoritmos de aprendizado por reforço. O comportamento aprendido pelos agentes está diretamente relacionado à função de recompensa que eles estão utilizando. Trabalhos existentes sobre o Optimal Reward Problem (ORP) propõem mecanismos para projetar funções de recompensa. Entretanto, a aplicação de tais métodos é limitada à algumas subclasses específicas de problemas de aprendizado por reforço mono ou multiagente. Além do mais, os métodos em questão apenas identificam “o quanto” que um agente deve ser recompensado em cada situação, mas não “quais os” aspectos do estado ou ambiente que devem ser utilizados na estrutura da função de recompensa. Nesta tese, nós propomos melhorias no ORP tradicional, definindo uma versão estendida do optimal reward problem (EORP) que: i) pode identificar tanto as características do estado/ambiente quanto os sinais de recompensa que compõem a função de recompensa; ii) é geral o suficiente para lidar com problemas de aprendizado por reforço mono e multiagente; iii) é escalável para problemas onde existem grandes quantidades de agentes aprendendo simultaneamente; iv) incorpora uma métrica de esforço de aprendizagem na avaliação das funções de recompensa, permitindo a descoberta de funções de recompensa que resultam em um aprendizado mais rápido. Para demonstrar a eficácia do nosso método em projetar funções de recompensa efetivas, nós o avaliamos em dois cenários, onde os resultados são comparados com outras duas funções de recompensa: uma definida manualmente por um especialista de domínio e uma função do tipo difference rewards. Os resultados mostram que a nossa abordagem consegue identificar funções de recompensa que aprendem políticas de maior performance e que resultam em menor tempo de aprendizagem.