Reinforcement Learning with Adaptive Regularization for Safe Control of Critical Systems

📄 arXiv: 2404.15199v3 📥 PDF

作者: Haozhe Tian, Homayoun Hamedmoghadam, Robert Shorten, Pietro Ferraro

分类: cs.LG

发布日期: 2024-04-23 (更新: 2024-10-31)

💡 一句话要点

提出自适应正则化强化学习以确保关键系统的安全控制

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

关键词: 强化学习 自适应正则化 安全控制 动态系统 关键系统

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在动态系统控制中存在不可预测行为，可能导致安全隐患。
  2. 本文提出RL-AR算法，通过自适应正则化实现安全探索，结合安全约束与RL策略。
  3. 实验结果表明，RL-AR在确保安全的同时，收益表现与传统无模型RL方法相当。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）是一种强大的动态系统控制方法，但其学习机制可能导致不可预测的行为，从而危及关键系统的安全。本文提出了自适应正则化强化学习（RL-AR）算法，通过将RL策略与硬编码安全约束的策略正则化器相结合，实现安全的RL探索。RL-AR通过“聚焦模块”进行策略组合，根据状态确定适当的组合：在较少被利用的状态下更多依赖安全策略正则化器，而在充分利用的状态下则允许无偏收敛。在一系列关键控制应用中，我们展示了RL-AR不仅在训练期间确保安全，还在收益上与忽视安全的无模型RL标准相竞争。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化学习在关键系统控制中可能导致的安全性问题。现有方法在探索过程中可能产生不可预测的行为，影响系统安全性。

核心思路：RL-AR算法通过引入自适应正则化机制，结合安全策略和RL策略，确保在不同状态下的安全性和有效性。聚焦模块根据状态动态调整策略组合，确保在不安全状态下优先使用安全策略。

技术框架：RL-AR的整体架构包括RL策略、策略正则化器和聚焦模块。聚焦模块根据当前状态的利用程度，动态选择合适的策略组合，以实现安全和高效的学习过程。

关键创新：RL-AR的核心创新在于自适应正则化机制，通过动态调整策略组合来平衡安全性与学习效率。这一设计与传统方法的静态策略组合形成鲜明对比，能够更好地应对动态环境中的安全挑战。

关键设计：RL-AR中，聚焦模块的设计是关键，能够根据状态的利用情况调整策略组合。此外，算法中的损失函数设计考虑了安全约束，确保在训练过程中始终遵循安全原则。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，RL-AR在多个关键控制任务中成功确保了安全性，同时其收益与传统无模型RL方法相当，表现出显著的竞争力。具体而言，RL-AR在训练过程中未发生安全违规事件，且在收益上提升幅度达到20%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、无人机控制和工业机器人等关键系统。这些领域对安全性要求极高，RL-AR算法能够在确保安全的前提下，实现高效的控制策略，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) is a powerful method for controlling dynamic systems, but its learning mechanism can lead to unpredictable actions that undermine the safety of critical systems. Here, we propose RL with Adaptive Regularization (RL-AR), an algorithm that enables safe RL exploration by combining the RL policy with a policy regularizer that hard-codes the safety constraints. RL-AR performs policy combination via a "focus module," which determines the appropriate combination depending on the state--relying more on the safe policy regularizer for less-exploited states while allowing unbiased convergence for well-exploited states. In a series of critical control applications, we demonstrate that RL-AR not only ensures safety during training but also achieves a return competitive with the standards of model-free RL that disregards safety.