Inferring Causal Graph Temporal Logic Formulas to Expedite Reinforcement Learning in Temporally Extended Tasks

📄 arXiv: 2601.02666v1 📥 PDF

作者: Hadi Partovi Aria, Zhe Xu

分类: cs.AI, cs.LO

发布日期: 2026-01-06

备注: Accepted to AAAI-26 Bridge Program B10: Making Embodied AI Reliable with Testing and Formal Verification

💡 一句话要点

提出GTL-CIRL框架，通过学习因果图时序逻辑公式加速时序扩展任务中的强化学习。

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

关键词: 强化学习 因果图 时序逻辑 贝叶斯优化 图神经网络

📋 核心要点

  1. 黑盒强化学习忽略了时空动态图中局部变化的影响传播，导致样本效率低和可解释性差。
  2. GTL-CIRL框架通过学习因果图时序逻辑规范，利用鲁棒奖励塑造和贝叶斯优化，提升学习效率。
  3. 在基因和电力网络中的实验表明，GTL-CIRL比标准强化学习基线学习速度更快，行为更清晰可验证。

📝 摘要（中文）

决策任务通常在具有时空动态的图上展开。黑盒强化学习常常忽略局部变化如何在网络结构中传播，限制了样本效率和可解释性。我们提出了GTL-CIRL，一个闭环框架，可以同时学习策略和挖掘因果图时序逻辑（Causal GTL）规范。该方法利用鲁棒性来塑造奖励，在效果失败时收集反例，并使用高斯过程（GP）驱动的贝叶斯优化来改进参数化的原因模板。GP模型捕获系统动态中的空间和时间相关性，从而能够有效地探索复杂的参数空间。在基因和电力网络中的案例研究表明，与标准RL基线相比，该方法学习速度更快，行为更清晰、可验证。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在具有时空动态的图结构上进行决策任务时，传统黑盒强化学习方法样本效率低和可解释性差的问题。现有方法难以捕捉局部变化在网络中的传播，导致学习效率低下，且难以理解和验证学习到的策略。

核心思路：论文的核心思路是通过学习因果图时序逻辑（Causal GTL）公式来指导强化学习过程。通过显式地建模系统中的因果关系和时序约束，可以更有效地探索状态空间，并学习到更鲁棒和可解释的策略。利用Causal GTL规范来塑造奖励函数，引导智能体朝着期望的行为模式学习。

技术框架：GTL-CIRL框架是一个闭环系统，包含以下几个主要模块：1) 策略学习模块：使用强化学习算法学习控制策略。2) 因果图时序逻辑挖掘模块：从智能体的经验中学习Causal GTL公式，描述系统中的因果关系和时序约束。3) 奖励塑造模块：使用学习到的Causal GTL公式来塑造奖励函数，引导智能体朝着期望的行为模式学习。4) 反例收集模块：当智能体的行为违反Causal GTL规范时，收集反例，用于改进Causal GTL公式。5) 高斯过程驱动的贝叶斯优化模块：用于优化参数化的原因模板，从而更有效地探索复杂的参数空间。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将因果图时序逻辑与强化学习相结合，通过显式地建模系统中的因果关系和时序约束来指导强化学习过程。与传统的黑盒强化学习方法相比，GTL-CIRL能够更有效地探索状态空间，学习到更鲁棒和可解释的策略。此外，利用高斯过程驱动的贝叶斯优化来改进原因模板，进一步提升了学习效率。

关键设计：论文使用鲁棒性来塑造奖励，鼓励智能体学习满足Causal GTL规范的策略。当智能体的行为违反Causal GTL规范时，收集反例，用于改进Causal GTL公式。使用高斯过程（GP）驱动的贝叶斯优化来优化参数化的原因模板。GP模型捕获系统动态中的空间和时间相关性，从而能够有效地探索复杂的参数空间。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

在基因和电力网络中的实验结果表明，GTL-CIRL框架比标准的强化学习基线学习速度更快，行为更清晰、可验证。具体性能提升数据未知，但论文强调了在复杂网络中学习效率和可解释性的显著提高。该方法能够有效地利用因果关系和时序约束来指导强化学习过程，从而实现更高效和可靠的决策。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种具有时空动态的复杂系统，例如基因调控网络、电力网络、交通网络等。通过学习因果关系和时序约束，可以更好地理解和控制这些系统，提高系统的效率、鲁棒性和安全性。例如，在基因调控网络中，可以利用该方法来设计更有效的药物治疗方案；在电力网络中，可以利用该方法来提高电网的稳定性和可靠性。

📄 摘要（原文）

Decision-making tasks often unfold on graphs with spatial-temporal dynamics. Black-box reinforcement learning often overlooks how local changes spread through network structure, limiting sample efficiency and interpretability. We present GTL-CIRL, a closed-loop framework that simultaneously learns policies and mines Causal Graph Temporal Logic (Causal GTL) specifications. The method shapes rewards with robustness, collects counterexamples when effects fail, and uses Gaussian Process (GP) driven Bayesian optimization to refine parameterized cause templates. The GP models capture spatial and temporal correlations in the system dynamics, enabling efficient exploration of complex parameter spaces. Case studies in gene and power networks show faster learning and clearer, verifiable behavior compared to standard RL baselines.