Multi-Objective Optimization Using Adaptive Distributed Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2403.08879v1 📥 PDF

作者: Jing Tan, Ramin Khalili, Holger Karl

分类: cs.LG, cs.AI, cs.MA, math.OC

发布日期: 2024-03-13

DOI: 10.1109/TITS.2024.3378007

💡 一句话要点

提出多目标自适应分布式强化学习以优化智能交通系统

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

关键词: 多目标优化 强化学习 智能交通系统 边缘计算 自适应学习 多智能体系统 动态环境

📋 核心要点

  1. 现有强化学习算法主要集中于单一目标，无法有效处理多目标优化问题，尤其在动态和分布式环境中。
  2. 论文提出了一种多目标、多智能体强化学习算法，能够在动态环境中自适应地进行少样本学习，提升学习效率。
  3. 实验结果表明，该算法在边缘云计算的智能交通系统中表现优异，适应新环境的速度快，且在性能指标上超越现有基准。

📝 摘要（中文）

智能交通系统（ITS）环境动态且分布，参与者（如车辆用户、运营商等）面临多个变化且可能相互冲突的目标。尽管强化学习（RL）算法常用于优化ITS应用，如资源管理和卸载，但大多数RL算法仅关注单一目标。在许多情况下，将多目标问题转化为单目标问题是不可能、不可处理或不足的，使得这些RL算法无法适用。我们提出了一种多目标、多智能体强化学习（MARL）算法，具有高学习效率和低计算需求，能够在动态、分布和噪声环境中自动触发自适应少样本学习。我们在边缘云计算的ITS环境中测试了该算法，实证结果表明，该算法能够快速适应新环境，并在所有个体和系统指标上优于现有基准。此外，我们的算法通过模块化和异步在线训练方法解决了多种实际问题。我们还在单板计算机上测试了该算法，显示其推理时间为6毫秒。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决智能交通系统中多目标优化的问题，现有方法在处理动态和分布式环境时，往往无法有效应对多个相互冲突的目标，导致优化效果不佳。

核心思路：论文提出的多目标、多智能体强化学习算法，能够在动态环境中自动触发自适应少样本学习，旨在提高学习效率并降低计算需求。通过这种设计，算法能够在复杂的环境中快速适应并优化多个目标。

技术框架：该算法的整体架构包括多个智能体，每个智能体独立学习并共享信息。算法采用模块化设计，支持异步在线训练，能够在动态环境中灵活应对变化。

关键创新：最重要的技术创新在于算法能够在稀疏和延迟奖励的环境中高效学习，并且通过自适应少样本学习机制，显著提升了学习效率和适应能力。与现有方法相比，该算法在处理多目标问题时表现出更高的灵活性和有效性。

关键设计：算法中采用了特定的损失函数和网络结构，以支持多目标优化。关键参数设置经过精心设计，以确保在动态环境中能够快速收敛并有效学习。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，该算法在智能交通系统中能够快速适应新环境，推理时间仅为6毫秒。在所有个体和系统指标上，该算法均优于现有最先进的基准，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在智能交通系统、边缘计算和资源管理等领域。通过优化多目标决策过程，能够提升交通效率、降低能耗，并改善用户体验。未来，该算法还可以扩展到其他动态分布式系统，如智能电网和无人机调度等。

📄 摘要（原文）

The Intelligent Transportation System (ITS) environment is known to be dynamic and distributed, where participants (vehicle users, operators, etc.) have multiple, changing and possibly conflicting objectives. Although Reinforcement Learning (RL) algorithms are commonly applied to optimize ITS applications such as resource management and offloading, most RL algorithms focus on single objectives. In many situations, converting a multi-objective problem into a single-objective one is impossible, intractable or insufficient, making such RL algorithms inapplicable. We propose a multi-objective, multi-agent reinforcement learning (MARL) algorithm with high learning efficiency and low computational requirements, which automatically triggers adaptive few-shot learning in a dynamic, distributed and noisy environment with sparse and delayed reward. We test our algorithm in an ITS environment with edge cloud computing. Empirical results show that the algorithm is quick to adapt to new environments and performs better in all individual and system metrics compared to the state-of-the-art benchmark. Our algorithm also addresses various practical concerns with its modularized and asynchronous online training method. In addition to the cloud simulation, we test our algorithm on a single-board computer and show that it can make inference in 6 milliseconds.