In many risk-aware and multi-objective reinforcement learning settings, the utility of the user is derived from a single execution of a policy. In these settings, making decisions based on the average future returns is not suitable. For example, in a medical setting a patient may only have one opportunity to treat their illness. Making decisions using just the expected future returns -- known in reinforcement learning as the value -- cannot account for the potential range of adverse or positive outcomes a decision may have. Therefore, we should use the distribution over expected future returns differently to represent the critical information that the agent requires at decision time by taking both the future and accrued returns into consideration. In this paper, we propose two novel Monte Carlo tree search algorithms. Firstly, we present a Monte Carlo tree search algorithm that can compute policies for nonlinear utility functions (NLU-MCTS) by optimising the utility of the different possible returns attainable from individual policy executions, resulting in good policies for both risk-aware and multi-objective settings. Secondly, we propose a distributional Monte Carlo tree search algorithm (DMCTS) which extends NLU-MCTS. DMCTS computes an approximate posterior distribution over the utility of the returns, and utilises Thompson sampling during planning to compute policies in risk-aware and multi-objective settings. Both algorithms outperform the state-of-the-art in multi-objective reinforcement learning for the expected utility of the returns.


翻译:在许多风险意识和多目标强化学习环境中,用户的效用来自单一执行一项政策。在这些环境中,根据平均未来回报率作出决定是不合适的。例如,在医疗环境中,病人可能只有一次治疗其疾病的机会。仅仅使用预期的未来回报率 -- -- 在强化学习中被称为价值 -- -- 无法说明一个决定可能产生的不利或积极结果的范围。因此,我们应该使用对预期未来回报率的分布方式,不同地代表代理人在决策时间需要的关键信息,方法是既考虑未来又考虑累积回报。在本文中,我们提出两个新颖的蒙特卡洛树搜索算法。首先,我们提出蒙特卡洛树搜索算法,通过优化个别政策执行后可能实现的不同回报率的效用来计算非线性公用事业功能(NLU-MCTS),从而产生风险意识风险和多目标环境的良好政策。第二,我们提议采用分配的蒙特卡洛树搜索算法(DMCTS),将NLU-MCTS的效用值考虑在内。DMCTS在服务器上,将一个接近性目标矩阵分析模型的回报率,在对目标矩阵中,对目标矩阵的回收进行。

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