Safe Continual Reinforcement Learning Methods for Nonstationary Environments. Towards a Survey of the State of the Art
作者: Timofey Tomashevskiy
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2026-01-08
备注: 20 pages, 4 figures
💡 一句话要点
针对非平稳环境，综述安全持续强化学习方法的研究进展。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 安全强化学习 持续学习 非平稳环境 在线学习 安全约束 综述 强化学习
📋 核心要点
- 现有强化学习方法在非平稳环境中难以保证安全性，尤其是在持续学习的场景下，这是一个重要的挑战。
- 本文通过对现有持续安全在线强化学习方法进行分类和总结，旨在为该领域的研究提供指导。
- 论文讨论了安全约束的制定，并展望了未来可靠安全在线学习算法的发展方向。
📝 摘要（中文）
本文对持续安全在线强化学习（COSRL）方法进行了最先进的综述。讨论了构建持续在线安全强化学习算法的理论方面、挑战和未解决的问题。基于安全学习机制的类型，对持续在线安全强化学习方法进行了分类，该机制考虑了对非平稳性的适应。对在线强化学习算法的安全约束公式进行了分类，最后，讨论了创建可靠、安全的在线学习算法的前景。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决非平稳环境中持续安全强化学习的问题。现有方法在面对环境变化时，难以保证学习过程的安全性，可能导致不可接受的风险或违反约束。
核心思路：论文的核心思路是对现有持续安全在线强化学习方法进行系统性的分类和总结，分析不同方法在处理非平稳性和安全约束方面的策略。通过梳理现有方法，为未来的研究提供参考和借鉴。
技术框架：论文构建了一个针对持续安全在线强化学习方法的分类框架。该框架基于安全学习机制的类型，考虑了算法对非平稳性的适应能力。同时，论文还对在线强化学习算法的安全约束公式进行了分类。
关键创新：论文的主要创新在于对现有方法的系统性总结和分类，以及对安全约束公式的分析。这有助于研究人员更好地理解现有方法的优缺点，并为未来的研究方向提供指导。
关键设计：论文没有提出新的算法或模型，而是侧重于对现有方法的分析和总结。关键在于对不同安全学习机制和安全约束公式的理解和分类，以及对非平稳环境下的挑战的认识。
📊 实验亮点
本文对现有持续安全在线强化学习方法进行了全面的综述，并对安全约束的制定进行了深入的分析。通过对不同方法的比较和总结，为未来的研究提供了有价值的参考。论文还讨论了非平稳环境下的挑战，并展望了未来发展方向。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人、自动驾驶、金融交易等需要在非平稳环境中进行安全决策的领域。通过借鉴现有方法，可以开发出更可靠、安全的在线学习算法，从而降低风险并提高性能。未来的影响在于推动安全强化学习在实际应用中的普及。
📄 摘要（原文）
This work provides a state-of-the-art survey of continual safe online reinforcement learning (COSRL) methods. We discuss theoretical aspects, challenges, and open questions in building continual online safe reinforcement learning algorithms. We provide the taxonomy and the details of continual online safe reinforcement learning methods based on the type of safe learning mechanism that takes adaptation to nonstationarity into account. We categorize safety constraints formulation for online reinforcement learning algorithms, and finally, we discuss prospects for creating reliable, safe online learning algorithms. Keywords: safe RL in nonstationary environments, safe continual reinforcement learning under nonstationarity, HM-MDP, NSMDP, POMDP, safe POMDP, constraints for continual learning, safe continual reinforcement learning review, safe continual reinforcement learning survey, safe continual reinforcement learning, safe online learning under distribution shift, safe continual online adaptation, safe reinforcement learning, safe exploration, safe adaptation, constrained Markov decision processes, safe reinforcement learning, partially observable Markov decision process, safe reinforcement learning and hidden Markov decision processes, Safe Online Reinforcement Learning, safe online reinforcement learning, safe online reinforcement learning, safe meta-learning, safe meta-reinforcement learning, safe context-based reinforcement learning, formulating safety constraints for continual learning