Higher-Order Action Regularization in Deep Reinforcement Learning: From Continuous Control to Building Energy Management

📄 arXiv: 2601.02061v1 📥 PDF

作者: Faizan Ahmed, Aniket Dixit, James Brusey

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-01-05

备注: 6 pages, accepted at NeurIPS workshop 2025

💡 一句话要点

提出高阶动作正则化深度强化学习方法，解决控制不平滑问题，应用于建筑能源管理。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 深度强化学习 动作平滑 高阶导数 正则化 连续控制 建筑能源管理 暖通空调控制

📋 核心要点

  1. 现有深度强化学习方法在控制任务中存在动作不平滑问题，导致能耗增加和设备损耗。
  2. 论文提出高阶导数惩罚的动作平滑正则化方法，旨在降低控制动作的频率和幅度。
  3. 实验表明，三阶导数惩罚（加加速度最小化）在连续控制和建筑能源管理中均表现出色，显著降低设备切换频率。

📝 摘要（中文）

深度强化学习智能体常常表现出不稳定、高频的控制行为，这会因过度能量消耗和机械磨损而阻碍实际部署。本文系统地研究了通过高阶导数惩罚实现的动作平滑正则化，从连续控制基准的理论理解到建筑能源管理的实际验证。在四个连续控制环境中的全面评估表明，三阶导数惩罚（加加速度最小化）始终如一地实现了卓越的平滑性，同时保持了具有竞争力的性能。我们将这些发现扩展到暖通空调控制系统，其中平滑策略将设备切换减少了 60%，转化为显著的运营效益。我们的工作确立了高阶动作正则化作为强化学习优化和能源关键应用中的运营约束之间的有效桥梁。

🔬 方法详解

问题定义：深度强化学习在连续控制任务中，尤其是应用于实际物理系统时，常常产生不平滑的控制策略。这些策略表现为高频的动作切换，导致能源浪费、机械磨损，以及控制系统的不稳定性。现有方法缺乏对动作平滑性的有效约束，难以直接应用于对平滑性有较高要求的场景，例如建筑暖通空调系统。

核心思路：论文的核心思路是通过对控制动作的高阶导数进行惩罚，从而实现动作的平滑性正则化。具体而言，通过在强化学习的奖励函数中加入与动作导数相关的惩罚项，鼓励智能体学习更加平滑的控制策略。高阶导数（如二阶导数表示加速度，三阶导数表示加加速度）能够更有效地约束动作变化的剧烈程度，从而实现更平滑的控制。

技术框架：该方法基于标准的强化学习框架，例如Actor-Critic算法。在训练过程中，智能体通过与环境交互学习策略。与传统方法不同的是，论文在奖励函数中引入了高阶动作导数的惩罚项。整体流程包括：状态观测、动作选择、环境反馈、奖励计算（包含动作平滑惩罚）、策略更新。通过调整惩罚项的权重，可以控制动作平滑的程度。

关键创新：该方法最重要的创新点在于系统性地研究了不同阶数的动作导数惩罚对控制策略平滑性的影响，并发现三阶导数惩罚（加加速度最小化）在保持性能的同时，能够获得最佳的平滑效果。与仅惩罚一阶导数（速度）或二阶导数（加速度）的方法相比，三阶导数惩罚能够更有效地抑制动作的突变，从而获得更稳定的控制。

关键设计：关键的设计包括：1) 动作导数的计算方法：可以使用有限差分法近似计算动作的导数。2) 惩罚项的权重：需要仔细调整惩罚项的权重，以平衡性能和动作平滑性。权重过小可能无法有效平滑动作，权重过大可能导致性能下降。3) 奖励函数的设计：需要综合考虑任务目标和动作平滑性，设计合适的奖励函数。4) 网络结构：可以使用标准的神经网络结构，例如多层感知机或循环神经网络，作为Actor和Critic网络。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在连续控制任务中，三阶导数惩罚（加加速度最小化）能够显著提高控制策略的平滑性，同时保持与基线方法相当的性能。在建筑暖通空调控制系统中，采用平滑策略后，设备切换频率降低了60%，这意味着显著的能源节约和设备维护成本降低。这些结果验证了高阶动作正则化在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用前景，尤其是在对控制平滑性有较高要求的领域。例如，建筑能源管理（暖通空调控制）、机器人控制（机械臂运动规划）、自动驾驶（车辆轨迹规划）等。通过降低控制动作的频率和幅度，可以显著降低能源消耗、延长设备寿命、提高系统稳定性，并改善用户体验。未来，该方法有望应用于更复杂的控制系统，实现更高效、更可靠的自动化控制。

📄 摘要（原文）

Deep reinforcement learning agents often exhibit erratic, high-frequency control behaviors that hinder real-world deployment due to excessive energy consumption and mechanical wear. We systematically investigate action smoothness regularization through higher-order derivative penalties, progressing from theoretical understanding in continuous control benchmarks to practical validation in building energy management. Our comprehensive evaluation across four continuous control environments demonstrates that third-order derivative penalties (jerk minimization) consistently achieve superior smoothness while maintaining competitive performance. We extend these findings to HVAC control systems where smooth policies reduce equipment switching by 60%, translating to significant operational benefits. Our work establishes higher-order action regularization as an effective bridge between RL optimization and operational constraints in energy-critical applications.