Human Machine Co-Adaptation Model and Its Convergence Analysis
作者: Steven W. Su, Yaqi Li, Kairui Guo, Rob Duffield
发布时间: 2025-03-11
来源: arxiv
研究方向: 机器人辅助康复和强化学习
主要内容
该研究提出了一种名为协同自适应马尔可夫决策过程（CAMDP）的新框架，用于提高机器人辅助康复中的交互式学习过程。通过建立双代理学习模型，研究确定了收敛的理论条件，并提供了确保纳什均衡点唯一性的见解。
主要贡献
1. 建立了CAMDP收敛的充分条件，并证明了纳什均衡点的唯一性，增强了分析康复中交互式学习的理论框架。
2. 保证了收敛到唯一的纳什均衡点，确保了系统稳定性和改进的患者结果。
3. 探讨了具有多个纳什均衡点的场景，并开发了调整策略以增加收敛到全局最优纳什均衡点的可能性。
4. 通过全面的数值实验，证明了这些方法在实际环境中的鲁棒性和适用性。
研究方法
1. 协同自适应马尔可夫决策过程（CAMDP）
2. 多代理强化学习（MARL）
3. 模型化康复过程中的复杂决策过程
4. 基于奖励函数的分析以评估协同适应过程中的收敛性
5. 数值实验和仿真
实验结果
实验结果表明，所提出的收敛条件和算法显著提高了达到全局最优纳什均衡的可能性，同时减少了策略振荡。ε-贪婪方法在策略更新中的应用增强了学习效率，同时平衡了探索和利用。
未来工作
未来的工作将集中在将这些发现扩展到更复杂的环境和现实世界应用中，同时结合额外的患者特定因素以细化所提出的CAMDP框架的适应性。此外，未来的研究可能会探索深度强化学习技术以提高模型在不同康复场景中的可扩展性和泛化性。