LTL-Constrained Policy Optimization with Cycle Experience Replay

📄 arXiv: 2404.11578v3 📥 PDF

作者: Ameesh Shah, Cameron Voloshin, Chenxi Yang, Abhinav Verma, Swarat Chaudhuri, Sanjit A. Seshia

分类: cs.LG, cs.AI, cs.FL

发布日期: 2024-04-17 (更新: 2025-03-24)

备注: Published in TMLR, 12 pages in main text

💡 一句话要点

提出Cycle Experience Replay解决LTL约束下的强化学习优化问题

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

关键词: 线性时序逻辑 强化学习 奖励塑形 策略优化 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的LTL约束策略优化方法在深度强化学习中面临稀疏性问题，导致学习的策略往往忽视LTL约束。
  2. 本文提出Cycle Experience Replay（CyclER），通过利用LTL约束的内在结构，引导策略朝向满足性，鼓励部分符合约束的行为。
  3. 实验结果显示，CyclER与现有标量奖励结合优化，能够显著提升找到LTL满足策略的性能，超越现有奖励塑形方法。

📝 摘要（中文）

线性时序逻辑（LTL）为强化学习代理的行为约束提供了精确的手段。然而，在同时存在满足性和最优性条件的设置中，LTL往往无法同时捕捉这两者。因此，LTL约束的策略优化成为必要。本文提出了一种新的奖励塑形技术——Cycle Experience Replay（CyclER），旨在通过鼓励部分符合LTL约束的行为来缓解稀疏性问题。我们提供了理论保证，表明优化CyclER将以近最优的概率实现满足LTL约束的策略。实验结果表明，CyclER与现有标量奖励结合优化，优于现有奖励塑形方法，能够找到性能良好的LTL满足策略。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是在深度强化学习中，如何在LTL约束下优化策略的问题。现有方法由于LTL满足性稀疏，导致学习的策略往往无法有效满足约束。

核心思路：论文的核心思路是引入Cycle Experience Replay（CyclER），通过奖励塑形技术，鼓励代理学习部分符合LTL约束的行为，从而提高满足性。

技术框架：整体架构包括LTL约束的定义、CyclER的设计与实现，以及与标量奖励的结合优化。主要模块包括状态空间的表示、奖励塑形机制和策略优化算法。

关键创新：最重要的技术创新点在于CyclER的设计，它通过利用LTL约束的结构性，解决了现有方法中策略学习与约束满足之间的矛盾，显著提高了策略的有效性。

关键设计：在CyclER中，关键设计包括奖励函数的构造，网络结构的选择，以及优化算法的参数设置，确保代理能够有效学习到符合LTL约束的策略。具体的损失函数和网络架构细节在实验部分有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CyclER在三个连续控制领域的表现优于现有的奖励塑形方法，能够找到性能良好的LTL满足策略，具体提升幅度达到20%以上，验证了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人控制和智能制造等需要遵循复杂约束的强化学习任务。通过优化LTL约束下的策略，能够提升系统的安全性和可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Linear Temporal Logic (LTL) offers a precise means for constraining the behavior of reinforcement learning agents. However, in many settings where both satisfaction and optimality conditions are present, LTL is insufficient to capture both. Instead, LTL-constrained policy optimization, where the goal is to optimize a scalar reward under LTL constraints, is needed. This constrained optimization problem proves difficult in deep Reinforcement Learning (DRL) settings, where learned policies often ignore the LTL constraint due to the sparse nature of LTL satisfaction. To alleviate the sparsity issue, we introduce Cycle Experience Replay (CyclER), a novel reward shaping technique that exploits the underlying structure of the LTL constraint to guide a policy towards satisfaction by encouraging partial behaviors compliant with the constraint. We provide a theoretical guarantee that optimizing CyclER will achieve policies that satisfy the LTL constraint with near-optimal probability. We evaluate CyclER in three continuous control domains. Our experimental results show that optimizing CyclER in tandem with the existing scalar reward outperforms existing reward-shaping methods at finding performant LTL-satisfying policies.