Divide and Conquer: Provably Unveiling the Pareto Front with Multi-Objective Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2402.07182v3 📥 PDF

作者: Willem Röpke, Mathieu Reymond, Patrick Mannion, Diederik M. Roijers, Ann Nowé, Roxana Rădulescu

分类: cs.LG

发布日期: 2024-02-11 (更新: 2025-02-06)

备注: Accepted at AAMAS 2025

💡 一句话要点

提出迭代帕累托参考优化以解决多目标强化学习中的帕累托前沿问题

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

关键词: 多目标强化学习 帕累托前沿 优化算法 收敛性 路径规划 效用评估

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有多目标强化学习方法在寻找帕累托前沿时面临收敛性和效率的挑战。
  2. 方法要点：提出的IPRO方法将问题分解为多个约束的单目标问题，从而保证收敛性并提供距离上界。
  3. 实验或效果：IPRO在效用指标和超体积评估中表现优异，匹配或超越了其他需要额外假设的方法。

📝 摘要（中文）

在多目标强化学习中，一个重要挑战是获得一组帕累托最优策略，以在不同偏好下实现最佳性能。本文提出了迭代帕累托参考优化（IPRO），将寻找帕累托前沿的问题分解为一系列约束的单目标问题。这种方法保证了收敛性，并在每一步提供了未发现的帕累托最优解的距离上界。通过使用基于效用的指标和超体积评估IPRO，结果显示其性能与需要额外假设的方法相当或更优。利用特定问题的单目标求解器，我们的方法在多目标强化学习之外的应用（如规划和路径寻找）中也展现出良好的前景。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多目标强化学习中的帕累托前沿问题。现有方法往往面临收敛性不足和效率低下的挑战，难以有效找到最优策略。

核心思路：论文提出的迭代帕累托参考优化（IPRO）通过将寻找帕累托前沿的过程分解为一系列约束的单目标问题，确保了每一步的收敛性，并提供了未发现的帕累托最优解的距离上界。

技术框架：IPRO的整体架构包括多个阶段：首先，定义单目标问题并设置约束条件；其次，利用特定问题的单目标求解器进行优化；最后，评估当前解的质量并更新策略。

关键创新：IPRO的主要创新在于其将多目标问题转化为单目标问题的能力，这一方法与传统的多目标优化方法有本质区别，后者往往依赖于复杂的假设。

关键设计：在设计中，IPRO使用了基于效用的指标和超体积来评估策略的性能，确保了在每一步的优化中都能有效地逼近帕累托前沿。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，IPRO在效用指标和超体积评估中表现优异，能够匹配或超越其他需要额外假设的方法，展示了其在多目标强化学习中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多目标强化学习、规划和路径寻找等。通过有效地揭示帕累托前沿，IPRO方法能够帮助决策者在复杂环境中做出更优选择，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

An important challenge in multi-objective reinforcement learning is obtaining a Pareto front of policies to attain optimal performance under different preferences. We introduce Iterated Pareto Referent Optimisation (IPRO), which decomposes finding the Pareto front into a sequence of constrained single-objective problems. This enables us to guarantee convergence while providing an upper bound on the distance to undiscovered Pareto optimal solutions at each step. We evaluate IPRO using utility-based metrics and its hypervolume and find that it matches or outperforms methods that require additional assumptions. By leveraging problem-specific single-objective solvers, our approach also holds promise for applications beyond multi-objective reinforcement learning, such as planning and pathfinding.