ベイジアンネット混合モデルによる 強化学習エージェントの方策改善

Presentation on theme: "ベイジアンネット混合モデルによる 強化学習エージェントの方策改善"— Presentation transcript:

1 ベイジアンネット混合モデルによる 強化学習エージェントの方策改善
発表者　北越 大輔 室蘭工業大学 ２００３年12月19日

2 背景 強化学習（RL） ・・・ 外界からの報酬を手がかりに環境に適応する ため、方策（policy）を最適化することを目的
状態と行動のペア（ルール）の系列と報酬からなるデータ生成 エージェントの方策学習の過程 データから構造決定したベイジアンネット（BN）を、エージェントの確率的知識として利用した方策改善システムを提案 （北越ら ２００３） ・BNから得られる情報 ・・・ 方策に対する教師信号的な役割 ・システムによる方策改善 ・・・ 情報を用いたある種の教師有り学習

3 ・ ルール重みの更新にBNを利用することで、より良い方策を獲得可能
背景 過去に提案した方策改善システム ・ BN ・・・ 環境を特徴付ける確率的知識表現 ・ ルール重みの更新にBNを利用することで、より良い方策を獲得可能 ・ 環境を静的なものと仮定 BN ( ) 環境 A (EA ) New BN ( ) 新規環境 B (EB ) 動的な環境への適応が課題

4 背景 … システムを改良 本研究では ・ 動的、未知環境へエージェントを適応させるべく、過去の
　システムを改良 ・ BN混合モデルを用いたRLエージェント の方策改善システム（IPMBN）を提案 環境 A (EA ) BN 1 BN 2 BN n … BN混合モデル 新規環境 B (EB ) BN混合モデルが新規環境に対応　　　　過去のBNを用いて未知環境に対応可能

5 背景 IPMBNにおいて エージェント ： 利益共有法によって自身の方策を学習 BN混合モデル ： エージェントの確率的知識として導入
以降の発表のながれ 準備　（利益共有法、ベイジアンネット） IPMBNの構成 適用例（エージェントナビゲーション問題） 実験結果・考察 まとめ

6 S: 取りうる状態の集合 A: 出力する行動の集合
2.1 利益共有法(1) 利益共有法 ・・・ 経験強化型学習法の一つ 方策 ： 関数 w によって与えられる S: 取りうる状態の集合 A: 出力する行動の集合 状態、行動の対 (s, a) ( ) ： ルール w(s, a) ： ルール (s, a) の重み

7 2.1 利益共有法(2) 利益共有法では エージェントの選択した初期ルール（もしくは報酬獲得時のルール）から次に報酬が得られるまでのルール系列をエピソード 　　　　　　　　　　　　　　　　= {(s1, a1), …, (sC, aC)} として保存（C: 中のルール数） f(i) : 強化関数 γ : 減衰率 （0 <γ ≤ 1） エージェントが状態 sC において行動 aC を選択した結果、報酬 r を得た時、エピソード中のルール系列の重みを更新

8 MDL基準を最小化するネットワーク構造を、焼きなまし法によって探索
2.2 ベイジアンネット (1) IPMBNにおいて ベイジアンネット（BN） ： 方策改善用の確率的知識表現として利用 BNの構造 エージェントの方策学習を通じて得られるルール系列と報酬をサンプルデータ D として、MDL（minimum description length）基準によって決定 N : サンプルデータ数　 : パラメータ d : パラメータ数 MDL基準を最小化するネットワーク構造を、焼きなまし法によって探索

9 3.1 過去に提案した方策改善システム 確率的知識表現（BN）部を除き、IPMBNと同様の構成
単一のBNを用いる代わりに、BN混合モデルを利用 図: 過去の方策改善システムの枠組み

10 3.2 IPMBNの構成 (1) エージェントのセンサ入力の 観測状態ノード ・・・ 全体集合 S の各要素に対応
Xs1 ,…., Xsm　（ m = |S| ） ルール集合 確率変数値 ： における行動 a に割り当てた整数値 （以降 と表す） 報酬ノード Xr 正の報酬の有無に対応 （確率変数値は{1,0}） ・・・

11 3.2 IPMBNの構成 (2) 環境変化が生じた際 ： BN混合モデル生成のため、各環境において構造決定されたBNを蓄積

12 3.2 IPMBNの構成 （3） rimp : 定数 エージェントの方策
学習と同時にサンプル データ D を収集 サンプルデータ ： ルール系列 {(s1 , a1), …, (sL , aL)} 　　　　　　　　　　　 と報酬 r を蓄積 　　　　　　　　 L ： 系列中のルール数 2. BNの構造決定 Xr および特定数の状態ノードを有するBNの構造を、サンプルデータをもとに決定 　 を最大化する行動　　　 を選択 ： BNi においてXr とのリンクが存在する状態ノード 4. ルール重み を更新 rimp : 定数 が BNi において Xr とリンクしている場合 それ以外の場合

13 4 適用例（１） ＝ エージェントナビゲーション問題 目的：エージェントが初期位置からゴールまで到達すること
環境 EC ： EA と EB を重ね合わせたものと等しいと見なせる Environment A (EA) Environment B (EB) ゴールへの到達 ゴール領域 （G） へのエージェントの接触. ＝ Environment C (EC) 図: 実験環境

14 4 適用例（2） エージェントの設定 1. 半径Vr 内の壁・ゴールを感知可能 2. 8方向への移動、および停止のいずれかの行動を出力
2. 8方向への移動、および停止のいずれかの行動を出力 3. 初期エネルギ E0 を有し、移動時、壁接触時には E- 、停止時には Estay を消費 １試行：エージェントがゴールへ到達 or 全エネルギーを消費 成功試行 失敗試行 報酬 エージェントがゴールを感知もしくは ゴールへ到達 した場合・・・ rp （＞ 0）

15 Table 1: The settings of each variable
4 適用例（3） Table 1: The settings of each variable : ルール重みの初期値 : 最小値 : 最大値 １．環境 EA（EB）において、エージェントが利益共有法によって1000試行の方策学習を行った後、環境についての　　　　　　　　　　の構造を決定 ２．環境を EC へと切り替え、　　　　のみ、　　　　のみ、および　　　　　　　　　による 混合モデルを用いた３種類によって方策改善し、再び1000試行の方策学習を行う

16 4 適用例（4） 1000試行 1000試行 Mix-a : IPMBNにより方策改善 利益共有法 利益共有法 1000試行 1000試行
４種類の方策改善法 1000試行 1000試行 Mix-a : IPMBNにより方策改善 (Mix-b) 利益共有法 利益共有法 　　　の混合率 EA を EC へと切り替え (EB) 1000試行 1000試行 Uni-a : 　　　　　により方策改善 (Uni-b) 利益共有法 利益共有法 BNの有するノード数 = 6 （ 報酬ノードXr、およびXr=1の時サンプルデータ中に含まれる頻度の高い 　　5 状態ノード） 実験回数：各混合率における４種類の方策改善法について10回づつ実施

17 5 実験結果・考察 (1) Xr : 報酬ノード Xs1～Xs81 : 状態ノード （ s1 : 何も感知しない, s2 : 壁の位置情報, …） 図： 構造決定されたBNの例

18 5 実験結果・考察 (2) 環境 EA → EC 、および 方策改善後における、 100試行あたりの成功試行の割合(成功率) の推移
図: Mix-a および Uni-a における成功率の推移 各βにおける Mix-a の成功率 ＞ Uni-a における成功率

19 5 実験結果・考察 (4) EB → EC 、方策改善後における成功率の推移 1000試行の前半：全ての場合における成功率は同程度
図: Mix-b および Uni-b における成功率の推移 1000試行の前半：全ての場合における成功率は同程度 後半：Mix-b (　 　= 0.2 , 0.5 ) の成功率 ＞ Uni-b の成功率

20 5 実験結果･考察 (5) ≫ ≫ EB EC 表: 方策改善後100試行での成功率※ Mix(Uni)-a の成功率 ≫
※ ： 成功率の値は3種類の　　　　　における平均値 表: 方策改善後100試行での成功率※ ≫ ≫ Mix(Uni)-a の成功率 ≫ Mix(Uni)-b の成功率 方策、確率的知識 （BN）の面で、 EA は EB より EC と類似 EB EC 成功率 高 低 混合率 大 小 環境切り替え前に、 EA ほど EC と類似していない EB についての方策学習を行った Mix-b では、 対照的に、 EA についての方策学習を行った Mix-a では、 全ての混合率における Mix-a の成功率 ＞ Uni-a の成功率

21 5 実験結果･考察 (6) エージェントは環境変化に適応しながら方策を学習可能 BNの構造決定に要する時間 ＝ 1.5時間
適当な混合率の値が推定可能ならば エージェントは環境変化に適応しながら方策を学習可能 変化後の環境に対する適切な混合率の設定は困難 適用例で用いた単純な環境設定を用いても 混合率の推定法の検討が必要 BNの構造決定に要する時間 ＝ 1.5時間 IPMBN 多くの場合、環境変化後も 過去のBNを利用可能なため、構造決定に要する時間は減少 過去の方策改善システム 環境変化ごとに新たなBNの構造決定の必要性

22 6.1 まとめ 本稿では BN混合モデルを用いたエージェントの方策改善システム (IPMBN) を提案
エージェントナビゲーション問題を適用例として、その環境変化への適応可能性を検証する計算機実験を実施 実験の結果 BN混合モデルの導入により、環境の変化（切り替わり）に適応して効率的にエージェントの方策を改善可能 BN混合モデルは、BN単体を用いるより適切に環境の特徴を表現可能 BN構築のための計算時間の減少を実現

23 6.2 今後の展望 今後の展望 蓄積されたBNを用いた環境変化の認識手法の実装、およびその有効性の検証 適切な混合率の設定方法の提案