Вопрос или проблема
Если вы обучаете агента с помощью обучения с подкреплением (в данном случае с использованием функции Q), следует ли давать негативное вознаграждение (наказывать), если агент предлагает незаконные действия для представленного состояния?
Я думаю, что со временем, если вы будете выбирать только из допустимых действий, незаконные действия в конечном итоге исчезнут, но приведет ли наказание к тому, что они исчезнут быстрее и, возможно, заставит агента исследовать больше возможных законных действий раньше?
Чтобы расширить эту мысль; предположим, вы обучаете автономное транспортное средство, и выводом является направление движения (вперед или назад) и скорость. Предположим, в вашей ситуации транспортное средство должно двигаться в пределах скоростного диапазона, например, минимум 20 миль в час, максимум 40 миль в час, что вы делаете в ситуации, когда агент предлагает действие двигаться вперед, но указывает скорость ниже минимальной? Или, например, вы обучаетесь играть в игру, и агент предлагает незаконное действие, которое он не может выполнить.
Я не могу продолжить с действием, потому что оно незаконно, так что мне делать? Как мне продолжить обучение в этой ситуации? Я, конечно, введу минимальные и максимальные скорости как часть состояния, передаваемого агенту, но как мне предотвратить его от предложения незаконных действий, и как мне продолжить обучение, когда это происходит?
Я думаю, что вам следует точнее определить, что такое незаконное действие. Допустим, я нахожусь на автотрассе с самоходным автомобилем. Я не знаю, каковы ваши законные пределы, но предположим, что они находятся в пределах от 20 миль в час до 40 миль в час. Конечно, сам автомобиль может двигаться со скоростью менее 20 миль в час, и давайте предположим, что его максимальная возможная скорость составляет 60 миль в час. Если ваш самоходный автомобиль движется со скоростью менее 20 миль в час или в диапазоне от 40 миль в час до 60 миль в час, вам следует дать негативное вознаграждение за каждое время, когда он выходит за пределы законных ограничений. Вместо этого, если ваш самоходный автомобиль превышает 60 миль в час, у вас есть проблема в вашей среде, потому что 60 миль в час – это физическое ограничение, к которому следует отнестись в вашей среде. Легким решением было бы ограничить действия в диапазоне от 0 миль в час до 60 миль в час и давать негативное вознаграждение, если оно находится в диапазоне от 0 миль в час до 20 миль в час или если оно находится в диапазоне от 40 миль в час до 60 миль в час.
Ответ или решение
Реинфорсмент-обучение: негативная награда за незаконные действия
В процессе обучения агента с использованием методов Reinforcement Learning (RL), в частности Q-обучения, недопустимо игнорировать проблемы, связанные с предложением незаконных действий. Особенно это касается таких приложений, как автономные автомобили, где соблюдение определённых юридических и физических ограничений является критически важным.
-
Определение незаконных действий:
Первым шагом является четкое определение, что такое "незаконное действие" в контексте вашей задачи. Например, в случае с автономным автомобилем, действия могут включать скорость ниже 20 миль в час или выше 40 миль в час. Эти ограничения нужно чётко задать в пространстве состояний. -
Негативная награда:
Если агент предлагает незаконное действие, следует наказывать его негативной наградой. Например, если автомобиль превышает установленные пределы скорости или находится ниже минимальной границы, агенту следует давать небольшое отрицательное вознаграждение за каждый временной шаг, когда он находится вне допустимого диапазона. Это помогает агенту быстрее изучать легальные действия и избежать повторения незаконного поведения в будущем. -
Корректировка действия:
Важно также корректировать действие, proposed agent. Например, если агент предлагает скорость ниже 20 миль в час, в зависимости от вашей реализации, вы можете либо обрезать это действие (например, установить его на 20 миль в час), либо полностью сбросить действие (например, применить случайную легальную скорость в пределах допустимого диапазона). Это позволит вам поддерживать стабильность в обучении, даже если агент временно ошибается. -
Исследование и предотвращение незаконных действий:
Обеспечение того, чтобы агент исследовал легальные действия и избегал незаконных, требует эффективного подхода:- Используйте ε-жадную стратегию, где с какой-то вероятностью агент пробует случайные действия, тем самым исследуя пространство возможных легальных действий.
- Реализуйте алгоритмы, такие как Actor-Critic или Proximal Policy Optimization (PPO), которые могут адаптивно корректировать политику агента на основе полученных наград.
-
Обработка физических ограничений:
Программа также должна учитывать физические ограничения среды. Например, если максимальная скорость автомобиля 60 миль в час, то необходимо обрезать все действия, превышающие наибольшую допустимую скорость. Такой подход не только исключает предложения незаконных действий, но и упрощает задачу для агента.
Ваше решение о том, как действовать в этих ситуациях, должно быть продумано и согласовано с логикой всего процесса обучения. Важно, чтобы агент учился не только на своих ошибках, но и на заданных ему ограничениях, что позволит избежать серьезных последствий и ускорит обучение в долгосрочной перспективе. Настройка режима наказаний и поощрений в соответствии с юридическими и физическими обстоятельствами сыграет ключевую роль в успешной разработке вашего агента.