Safe Reinforcement Learning for Constrained Markov Decision Processes with Stochastic Stopping Time
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Mazumdar, Abhijit, Wisniewski, Rafal, Bujorianu, Manuela L. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Provably Safe Reinforcement Learning for Stochastic Reach-Avoid Problems with Entropy Regularization
par: Mazumdar, Abhijit, et autres
Publié: (2026)
par: Mazumdar, Abhijit, et autres
Publié: (2026)
Data-Driven Robust Safety Verification for Markov Decision Processes
par: Mazumdar, Abhijit, et autres
Publié: (2025)
par: Mazumdar, Abhijit, et autres
Publié: (2025)
An Online Multiobjective Policy Gradient for Long-run Average-reward Markov Decision Process
par: Misra, Rahul, et autres
Publié: (2025)
par: Misra, Rahul, et autres
Publié: (2025)
Large Deviations in Safety-Critical Systems with Probabilistic Initial Conditions
par: Gomez, Aitor R., et autres
Publié: (2024)
par: Gomez, Aitor R., et autres
Publié: (2024)
Distributionally Robust Safety Verification for Markov Decision Processes
par: Mazumdar, Abhijit, et autres
Publié: (2024)
par: Mazumdar, Abhijit, et autres
Publié: (2024)
Flipping-based Policy for Chance-Constrained Markov Decision Processes
par: Shen, Xun, et autres
Publié: (2024)
par: Shen, Xun, et autres
Publié: (2024)
Non-stationary and Varying-discounting Markov Decision Processes for Reinforcement Learning
par: Chen, Zhizuo, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Zhizuo, et autres
Publié: (2025)
Online Reinforcement Learning in Markov Decision Process Using Linear Programming
par: Leon, Vincent, et autres
Publié: (2023)
par: Leon, Vincent, et autres
Publié: (2023)
Achieving Instance-dependent Sample Complexity for Constrained Markov Decision Process
par: Jiang, Jiashuo, et autres
Publié: (2024)
par: Jiang, Jiashuo, et autres
Publié: (2024)
Weakly Time-Coupled Approximation of Markov Decision Processes
par: Soheili, Negar, et autres
Publié: (2026)
par: Soheili, Negar, et autres
Publié: (2026)
Finite-Time Complexity of Online Primal-Dual Natural Actor-Critic Algorithm for Constrained Markov Decision Processes
par: Zeng, Sihan, et autres
Publié: (2021)
par: Zeng, Sihan, et autres
Publié: (2021)
Near-Optimal Policy Identification in Robust Constrained Markov Decision Processes via Epigraph Form
par: Kitamura, Toshinori, et autres
Publié: (2024)
par: Kitamura, Toshinori, et autres
Publié: (2024)
Robust Correlated Equilibrium: Definition and Computation
par: Misra, Rahul, et autres
Publié: (2023)
par: Misra, Rahul, et autres
Publié: (2023)
Reinforcement Learning with Function Approximation for Non-Markov Processes
par: Kara, Ali Devran
Publié: (2026)
par: Kara, Ali Devran
Publié: (2026)
On Convergence of Average-Reward Q-Learning in Weakly Communicating Markov Decision Processes
par: Wan, Yi, et autres
Publié: (2024)
par: Wan, Yi, et autres
Publié: (2024)
Risk-sensitive Markov Decision Process and Learning under General Utility Functions
par: Wu, Zhengqi, et autres
Publié: (2023)
par: Wu, Zhengqi, et autres
Publié: (2023)
Online Markov Decision Processes with Terminal Law Constraints
par: Moreno, Bianca Marin, et autres
Publié: (2026)
par: Moreno, Bianca Marin, et autres
Publié: (2026)
Risk-Aware Safe Reinforcement Learning for Control of Stochastic Linear Systems
par: Esmaeili, Babak, et autres
Publié: (2025)
par: Esmaeili, Babak, et autres
Publié: (2025)
Optimal Sample Complexity for Average Reward Markov Decision Processes
par: Wang, Shengbo, et autres
Publié: (2023)
par: Wang, Shengbo, et autres
Publié: (2023)
Learning Sequential Decisions from Multiple Sources via Group-Robust Markov Decision Processes
par: Xu, Mingyuan, et autres
Publié: (2026)
par: Xu, Mingyuan, et autres
Publié: (2026)
Efficient Algorithms for Robust Markov Decision Processes with $s$-Rectangular Ambiguity Sets
par: Ho, Chin Pang, et autres
Publié: (2026)
par: Ho, Chin Pang, et autres
Publié: (2026)
Learning to Stop: Deep Learning for Mean Field Optimal Stopping
par: Magnino, Lorenzo, et autres
Publié: (2024)
par: Magnino, Lorenzo, et autres
Publié: (2024)
Resilient Constrained Reinforcement Learning
par: Ding, Dongsheng, et autres
Publié: (2023)
par: Ding, Dongsheng, et autres
Publié: (2023)
Bellman Optimality of Average-Reward Robust Markov Decision Processes with a Constant Gain
par: Wang, Shengbo, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Shengbo, et autres
Publié: (2025)
Fast Two-Time-Scale Stochastic Gradient Method with Applications in Reinforcement Learning
par: Zeng, Sihan, et autres
Publié: (2024)
par: Zeng, Sihan, et autres
Publié: (2024)
Stochastic-Constrained Stochastic Optimization with Markovian Data
par: Kim, Yeongjong, et autres
Publié: (2023)
par: Kim, Yeongjong, et autres
Publié: (2023)
Bayesian Ambiguity Contraction-based Adaptive Robust Markov Decision Processes for Adversarial Surveillance Missions
par: Choi, Jimin, et autres
Publié: (2025)
par: Choi, Jimin, et autres
Publié: (2025)
Accelerating Optimization via Differentiable Stopping Time
par: Xie, Zhonglin, et autres
Publié: (2025)
par: Xie, Zhonglin, et autres
Publié: (2025)
A Two-Time-Scale Stochastic Optimization Framework with Applications in Control and Reinforcement Learning
par: Zeng, Sihan, et autres
Publié: (2021)
par: Zeng, Sihan, et autres
Publié: (2021)
Provably Efficient Representation Selection in Low-rank Markov Decision Processes: From Online to Offline RL
par: Zhang, Weitong, et autres
Publié: (2021)
par: Zhang, Weitong, et autres
Publié: (2021)
Sampling-based Safe Reinforcement Learning for Nonlinear Dynamical Systems
par: Suttle, Wesley A., et autres
Publié: (2024)
par: Suttle, Wesley A., et autres
Publié: (2024)
Rate-Optimal Regret for the Safe Learning-based Control of the Constrained Linear Quadratic Regulator
par: Hutchinson, Spencer, et autres
Publié: (2026)
par: Hutchinson, Spencer, et autres
Publié: (2026)
Safe-EF: Error Feedback for Nonsmooth Constrained Optimization
par: Islamov, Rustem, et autres
Publié: (2025)
par: Islamov, Rustem, et autres
Publié: (2025)
Structured Reinforcement Learning for Combinatorial Decision-Making
par: Hoppe, Heiko, et autres
Publié: (2025)
par: Hoppe, Heiko, et autres
Publié: (2025)
Safe Time-Varying Optimization based on Gaussian Processes with Spatio-Temporal Kernel
par: Li, Jialin, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Jialin, et autres
Publié: (2024)
Deep Learning for the Multiple Optimal Stopping Problem
par: Laurière, Mathieu, et autres
Publié: (2025)
par: Laurière, Mathieu, et autres
Publié: (2025)
humancompatible.train: Implementing Optimization Algorithms for Stochastically-Constrained Stochastic Optimization Problems
par: Kliachkin, Andrii, et autres
Publié: (2025)
par: Kliachkin, Andrii, et autres
Publié: (2025)
Unified Precision-Guaranteed Stopping Rules for Contextual Learning
par: Ding, Mingrui, et autres
Publié: (2026)
par: Ding, Mingrui, et autres
Publié: (2026)
Constrained Stochastic Spectral Preconditioning Converges for Nonconvex Objectives
par: Oikonomidis, Konstantinos, et autres
Publié: (2026)
par: Oikonomidis, Konstantinos, et autres
Publié: (2026)
Hierarchical Reinforcement Learning Framework for Stochastic Spaceflight Campaign Design
par: Takubo, Yuji, et autres
Publié: (2021)
par: Takubo, Yuji, et autres
Publié: (2021)
Documents similaires
-
Provably Safe Reinforcement Learning for Stochastic Reach-Avoid Problems with Entropy Regularization
par: Mazumdar, Abhijit, et autres
Publié: (2026) -
Data-Driven Robust Safety Verification for Markov Decision Processes
par: Mazumdar, Abhijit, et autres
Publié: (2025) -
An Online Multiobjective Policy Gradient for Long-run Average-reward Markov Decision Process
par: Misra, Rahul, et autres
Publié: (2025) -
Large Deviations in Safety-Critical Systems with Probabilistic Initial Conditions
par: Gomez, Aitor R., et autres
Publié: (2024) -
Distributionally Robust Safety Verification for Markov Decision Processes
par: Mazumdar, Abhijit, et autres
Publié: (2024)