Constrained Policy(제한된 정책)란 무엇입니까?
Constrained Policy 제한된 정책 - The solutions remain analytically tractable and are closely related to those of the unconstrained policy. [1] The contextual bandit orchestrator allows the agent to mix policies in novel ways, taking the best actions from either a reward-maximizing or constrained policy. [2] Our agent learns a constrained policy that implements the observed behavioral constraints demonstrated by a teacher agent, and then uses this constrained policy to guide the reward-based online exploration and exploitation. [3] These predictions are then used by a new randomized placement heuristic that carries out a fast cloud selection using a least-cost latency-constrained policy. [4] Analyzing both long-term and cyclical trends in tourist arrivals assists budget-constrained policymakers and related organizations in implementing sustainable tourism. [5]솔루션은 분석적으로 다루기 쉬우며 제약 없는 정책의 솔루션과 밀접하게 관련되어 있습니다. [1] 상황에 맞는 bandit 오케스트레이터를 사용하면 에이전트가 새로운 방식으로 정책을 혼합하여 보상을 최대화하거나 제한적인 정책에서 최상의 조치를 취할 수 있습니다. [2] 우리 에이전트는 교사 에이전트가 보여 주는 관찰된 행동 제약을 구현하는 제약 정책을 학습한 다음 이 제약 정책을 사용하여 보상 기반 온라인 탐색 및 활용을 안내합니다. [3] 그런 다음 이러한 예측은 최소 비용의 지연 시간이 제한된 정책을 사용하여 빠른 클라우드 선택을 수행하는 새로운 무작위 배치 휴리스틱에서 사용됩니다. [4] 관광객 도착의 장기 및 주기적 추세를 모두 분석하면 예산 제약이 있는 정책 입안자와 관련 조직이 지속 가능한 관광을 구현하는 데 도움이 됩니다. [5]
constrained policy optimization 제한된 정책 최적화
This paper presents a safe RL algorithm, called Masked Constrained Policy Optimization (MCPO), in which the learning process is constrained by safety and excludes the unsafe reward signals. [1] Our safe solution for QoS-aware load balancing integrates DRL algorithms with the Reward Constrained Policy Optimization algorithm. [2] In this paper, we present the methodology of constrained policy optimization and Markov modeling. [3] The VVC problem is formulated as a constrained Markov decision process and solved by two policy gradient methods, trust region policy optimization and constrained policy optimization. [4]본 논문에서는 학습 과정이 안전에 의해 제약을 받고 안전하지 않은 보상 신호를 배제하는 MCPO(Masked Constrained Policy Optimization)라는 안전한 RL 알고리즘을 제시합니다. [1] QoS 인식 로드 밸런싱을 위한 당사의 안전한 솔루션은 DRL 알고리즘과 보상 제한 정책 최적화 알고리즘을 통합합니다. [2] 이 논문에서 우리는 제한적 정책 최적화와 마르코프 모델링의 방법론을 제시한다. [3] VVC 문제는 제한적 Markov 결정 프로세스로 공식화되고 두 가지 정책 기울기 방법인 신뢰 영역 정책 최적화 및 제한적 정책 최적화로 해결됩니다. [4]