Adaptive Primal-Dual Method for Safe Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2402.00355v1 📥 PDF

作者: Weiqin Chen, James Onyejizu, Long Vu, Lan Hoang, Dharmashankar Subramanian, Koushik Kar, Sandipan Mishra, Santiago Paternain

分类: cs.LG, cs.AI, math.OC

发布日期: 2024-02-01

💡 一句话要点

提出自适应原始对偶方法以解决安全强化学习问题

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

关键词: 安全强化学习 原始对偶方法 自适应学习率 策略优化 拉格朗日乘子

📋 核心要点

  1. 现有的原始对偶方法在安全强化学习中应用时，由于学习率与拉格朗日乘子之间的相互依赖性，导致实际应用面临挑战。
  2. 本文提出了一种自适应原始对偶方法，通过调整两个自适应学习率来优化每次迭代中的策略，从而解决了这一问题。
  3. 实验结果显示，APD算法在Bullet-Safety-Gym环境中表现出更优或相当的性能，并且训练过程更加稳定。

📝 摘要（中文）

原始对偶方法在安全强化学习（SRL）中具有自然应用，作为约束策略优化问题。然而，由于学习率（LR）与拉格朗日乘子（对偶变量）之间的相互依赖性，实际应用中面临挑战。本文提出并分析了自适应原始对偶（APD）方法，通过调整两个自适应学习率来优化每次迭代中的策略。我们理论上建立了APD算法的收敛性、最优性和可行性，并在Bullet-Safety-Gym中的四个知名环境中进行了数值评估，采用两种最先进的SRL算法：PPO-Lagrangian和DDPG-Lagrangian。所有实验表明，APD算法在稳定性和性能上优于常数学习率的情况。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决安全强化学习中的原始对偶方法应用困难，特别是学习率与拉格朗日乘子之间的相互依赖性导致的挑战。

核心思路：提出自适应原始对偶（APD）方法，通过动态调整两个学习率来优化策略，旨在提高训练的稳定性和效率。

技术框架：APD方法的整体架构包括策略优化模块和拉格朗日乘子调整模块，二者相互作用以实现高效的学习过程。

关键创新：APD算法的核心创新在于引入了两个自适应学习率的设计，使得算法在每次迭代中能够更好地适应环境变化，显著提高了收敛性和稳定性。

关键设计：在算法实现中，设置了特定的损失函数以平衡策略优化与约束条件，同时通过实验验证了自适应学习率选择的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，APD算法在Bullet-Safety-Gym环境中相较于常数学习率方法，性能提升显著，训练过程更加稳定。具体而言，APD算法在多个测试环境中均表现出更低的训练波动性和更快的收敛速度，显示出其优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、金融决策等需要在不确定环境中进行安全决策的场景。通过提高安全强化学习的稳定性和效率，未来可能在实际应用中显著降低风险并提升决策质量。

📄 摘要（原文）

Primal-dual methods have a natural application in Safe Reinforcement Learning (SRL), posed as a constrained policy optimization problem. In practice however, applying primal-dual methods to SRL is challenging, due to the inter-dependency of the learning rate (LR) and Lagrangian multipliers (dual variables) each time an embedded unconstrained RL problem is solved. In this paper, we propose, analyze and evaluate adaptive primal-dual (APD) methods for SRL, where two adaptive LRs are adjusted to the Lagrangian multipliers so as to optimize the policy in each iteration. We theoretically establish the convergence, optimality and feasibility of the APD algorithm. Finally, we conduct numerical evaluation of the practical APD algorithm with four well-known environments in Bullet-Safey-Gym employing two state-of-the-art SRL algorithms: PPO-Lagrangian and DDPG-Lagrangian. All experiments show that the practical APD algorithm outperforms (or achieves comparable performance) and attains more stable training than the constant LR cases. Additionally, we substantiate the robustness of selecting the two adaptive LRs by empirical evidence.