A Novel Multi-Timescale Stability-Preserving Hierarchical Reinforcement Learning Controller Framework for Adaptive Control in High-Dimensional Dynamical Systems

📄 arXiv: 2510.22420v1 📥 PDF

作者: Mohammad Ali Labbaf Khaniki, Fateme Taroodi, Benyamin Safizadeh

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-10-25

💡 一句话要点

提出多时间尺度稳定性保持的层次强化学习控制框架以解决高维动态系统控制问题

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

关键词: 层次强化学习 高维动态系统 李雅普诺夫约束 随机稳定性 多时间尺度 机器人控制 超混沌系统

📋 核心要点

  1. 高维随机系统控制面临维度诅咒、缺乏时间抽象和随机稳定性不足等挑战，现有方法难以有效应对。
  2. 提出的MTLHRL框架通过层次化策略和半马尔可夫决策过程，结合李雅普诺夫函数优化，增强了决策的稳定性和效率。
  3. 在8维超混沌系统和5自由度机器人操控器的仿真实验中，MTLHRL显著降低了误差指标，表现出更快的收敛速度和更强的干扰抑制能力。

📝 摘要（中文）

控制高维随机系统在机器人、自动驾驶和超混沌系统中至关重要，但面临维度诅咒、缺乏时间抽象以及难以确保随机稳定性等挑战。为克服这些限制，本文提出了多时间尺度李雅普诺夫约束层次强化学习（MTLHRL）框架。该框架在半马尔可夫决策过程中集成了层次化策略，采用高层策略进行战略规划，低层策略进行反应控制，有效管理复杂的多时间尺度决策，减少维度开销。通过拉格朗日松弛和多时间尺度演员-评论者更新，严格执行稳定性，确保在随机动态下的均方有界性或渐近稳定性。大量仿真实验表明，MTLHRL在稳定性和性能上显著优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决高维动态系统控制中的维度诅咒、缺乏时间抽象及随机稳定性不足等问题。现有方法在应对复杂决策时表现不佳，难以保证系统的稳定性。

核心思路：MTLHRL框架通过引入层次化策略和李雅普诺夫约束，结合半马尔可夫决策过程，旨在有效管理多时间尺度的决策过程，确保系统在随机动态下的稳定性。

技术框架：该框架包括高层策略用于战略规划和低层策略用于反应控制，利用神经李雅普诺夫函数进行稳定性约束，并通过拉格朗日松弛和多时间尺度的演员-评论者更新进行优化。

关键创新：MTLHRL的主要创新在于将层次化策略与李雅普诺夫约束相结合，形成了一种新的控制框架，显著提高了高维动态系统的稳定性和学习效率。

关键设计：在设计中，采用了信任区域约束和解耦优化策略，确保了学习过程的高效性和可靠性，同时优化了损失函数以适应多时间尺度的动态特性。

📊 实验亮点

实验结果显示，MTLHRL在8维超混沌系统和5自由度机器人操控器上均显著优于基线方法，超混沌控制中的积分绝对误差（IAE）为3.912，机器人控制中的IAE为1.623，表现出更快的收敛速度和更强的干扰抑制能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶车辆、超混沌系统等高维动态系统。通过提供一种理论基础和实用的解决方案，MTLHRL框架能够在复杂环境中实现更可靠的控制，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Controlling high-dimensional stochastic systems, critical in robotics, autonomous vehicles, and hyperchaotic systems, faces the curse of dimensionality, lacks temporal abstraction, and often fails to ensure stochastic stability. To overcome these limitations, this study introduces the Multi-Timescale Lyapunov-Constrained Hierarchical Reinforcement Learning (MTLHRL) framework. MTLHRL integrates a hierarchical policy within a semi-Markov Decision Process (SMDP), featuring a high-level policy for strategic planning and a low-level policy for reactive control, which effectively manages complex, multi-timescale decision-making and reduces dimensionality overhead. Stability is rigorously enforced using a neural Lyapunov function optimized via Lagrangian relaxation and multi-timescale actor-critic updates, ensuring mean-square boundedness or asymptotic stability in the face of stochastic dynamics. The framework promotes efficient and reliable learning through trust-region constraints and decoupled optimization. Extensive simulations on an 8D hyperchaotic system and a 5-DOF robotic manipulator demonstrate MTLHRL's empirical superiority. It significantly outperforms baseline methods in both stability and performance, recording the lowest error indices (e.g., Integral Absolute Error (IAE): 3.912 in hyperchaotic control and IAE: 1.623 in robotics), achieving faster convergence, and exhibiting superior disturbance rejection. MTLHRL offers a theoretically grounded and practically viable solution for robust control of complex stochastic systems.