Вопрос или проблема
Я пытаюсь реализовать многоцелевой алгоритм для PPO (как новичок) для автономной навигации в динамической среде. Здесь есть два основных показателя вознаграждения, которые я успешно могу рассчитать на основе текущего состояния среды: 1) ожидаемое время столкновения и 2) величина разницы между текущей скоростью и желаемой скоростью (скоростью в направлении цели на максимальной скорости автомобиля). Большинство научных работ имеют кусочно-линейные функции в качестве функций вознаграждения, в которых коэффициенты настраиваются вручную. С того, что я понял до сих пор (с большим трудом и путаницей), заключается в том, что мы не скаляризуем вознаграждение сразу, а вместо этого вычисляем политику для каждой цели вознаграждения и затем, наконец, объединяем их. По какой-то причине я не могу найти научные работы по многоцелевому PPO конкретно. У вас есть какие-либо советы? Вы даже думаете, что это правильный способ действовать? Спасибо за ваше время
.
Ответ или решение
Конечно, внедрение алгоритма оптимизации политики (PPO) в многообъективной среде — задача нетривиальная, особенно когда речь идет о навигации в динамических системах с несколькими критериями награды. Ваше намерение создать многообъективный подход в PPO имеет академический интерес и практическое значение в разработке автономных систем. Давайте более подробно обсудим теорию, пример и применение этого подхода.
Теория
Многообъективная оптимизация — это процесс оптимизации, который включает более одной целевой функции. В контексте глубокого обучения и specifically PPO, это означает, что нужно учитывать несколько наград при оптимизации политики агента. Многие традиционные системы используют скаляризацию, превращая многообъективные награды в единую метрику, обычно через линейные комбинации с заранее определенными весами. Однако это может привести к потере информации о каждом аспекте задачи.
Современные исследования показывают, что одним из подходов к решению многообъективных задач является независимая оптимизация политики для каждой цели и последующая их агрегация. По сути, это означает, что вместо создания единственной объединенной функции награды, мы обучаем несколько параллельных политик и агрегируем их решения через методы, такие как "ensemble learning" или встраивания многообъективных стратегий.
Пример
Рассмотрим ваш случай:
-
Ожидаемое время до столкновения — это ключевой показатель, отражающий безопасность навигации. Оптимизация данной метрики снижает вероятность опасных ситуаций, что имеет критическое значение в городских условиях или в условиях высокой скорости.
-
Разница между текущей скоростью и желаемой скоростью — это показатель эффективности движения, обеспечивающий достижение цели за минимально возможное время при ограничениях на скорость.
Представьте ситуацию, когда автомобиль движется в направлении цели на оптимальной скорости, избегая столкновений. Если фокусироваться только на одном показателе (например, только на безопасности), может возникнуть ситуация, в которой агент избежит всех столкновений, но значительно замедлит достижение цели. Поэтому требуется сбалансированный подход, работающий с обоими показателями.
Применение
Начните с изучения алгоритмов, занимающихся многообъективными задачами. Следует обратить внимание на множество Парето, которое обеспечивает компромисс между конкурентными показателями.
Шаги для создания многообъективной политики PPO:
-
Определение целей: Определите, какие именно метрики будут оптимизированы и как они соответствуют вашей конкретной задаче.
-
Обучение нескольких агентов: Разработайте индивидуальные политики PPO для каждой метрики. Это может потребовать модернизации эталонного алгоритма, чтобы каждый агент обучался на основе собственной функции награды.
-
Агрегация решений: После обучения агентов используйте методы агрегирования для использования выводов от каждого агента. Это может включать ансамблирование, где результаты от многих политик используются совместно, или более сложные стратегии, такие как векторизация наград и использование нейронных сетей для создания единой комплексной политики.
-
Оценка и настройка: Важно регулярно оценивать производительность системы и корректировать алгоритмы агрегации и настройки обучения. Автономная система должна эффективнее адаптироваться к изменяющимся условиям среды, что может потребовать применения стратегий адаптивного обучения.
Подводя итог, ваш подход к созданию многообъективного PPO для автономной навигации имеет множество перспектив. Тем не менее, он требует тщательной проработки деталей имплементации. Вы правильно заметили, что большое количество исследовательских работ посвящено настройке параметров алгоритмов. Однако, вероятно, стоит рассмотреть использования метода Монте-Карло или генетических алгоритмов для автоматической настройки параметров, что может значительно упростить процесс поиска оптимального решения.
Я бы порекомендовал также изучить более общие работы в области многообъективного обучения для разработки более гибкого и универсального подхода в вашей специфической сценарии. Удачи в вашем начинании!