Guaranteeing Control Requirements via Reward Shaping in Reinforcement Learning
作者: Francesco De Lellis, Marco Coraggio, Giovanni Russo, Mirco Musolesi, Mario di Bernardo
分类: eess.SY, cs.LG
发布日期: 2023-11-16 (更新: 2024-03-20)
💡 一句话要点
通过奖励塑形确保强化学习中的控制要求
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 奖励塑形 控制系统 策略评估 自动化
📋 核心要点
- 现有强化学习方法在控制问题中难以保证策略满足性能和稳定性标准，导致部署前的风险。
- 本文提出的奖励塑形程序通过系统化的方法确保生成的策略符合特定控制要求，并能评估策略的合规性。
- 实验结果表明，采用该框架的强化学习方法在倒立摆和月球着陆器任务中表现出色，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
在解决控制问题（如调节和跟踪）时，强化学习所获得的策略需要满足性能和稳定性标准，如期望的稳定时间和稳态误差。为此，本文提出了一套系统的奖励塑形程序，确保最优策略生成符合特定控制要求的轨迹，并评估给定策略是否满足这些要求。通过在OpenAI Gym的两个典型环境（倒立摆摆动和月球着陆器）中进行的全面数值实验，我们验证了该方法的有效性，强调了其在确保策略遵循规定控制要求方面的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决强化学习在控制问题中策略合规性不足的问题。现有方法往往无法确保策略在实际应用中满足性能和稳定性标准，导致潜在的控制失效风险。
核心思路：论文提出了一种奖励塑形的系统化程序，通过设计合适的奖励机制来引导强化学习算法生成符合特定控制要求的策略。这种方法使得策略不仅在训练阶段有效，也能在实际应用中保持性能。
技术框架：整体框架包括两个主要模块：奖励塑形模块和策略评估模块。奖励塑形模块负责根据控制要求调整奖励信号，而策略评估模块则用于验证生成的策略是否满足这些要求。
关键创新：最重要的创新在于提出了一种系统的奖励塑形方法，使得强化学习策略能够在生成过程中直接考虑控制要求。这与传统方法的单纯优化奖励信号的方式有本质区别。
关键设计：在设计中，关键参数包括奖励函数的构造、策略的更新机制以及评估标准的设定。通过精心设计的损失函数和网络结构，确保了策略在训练过程中的稳定性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，采用奖励塑形方法的强化学习策略在倒立摆和月球着陆器任务中显著提高了性能，成功满足了设定的控制要求。具体而言，策略的稳态误差和稳定时间均优于传统方法，验证了该框架的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动控制系统、机器人导航和智能交通系统等。通过确保强化学习策略满足特定的控制要求，能够在实际部署中提高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）
In addressing control problems such as regulation and tracking through reinforcement learning, it is often required to guarantee that the acquired policy meets essential performance and stability criteria such as a desired settling time and steady-state error prior to deployment. Motivated by this necessity, we present a set of results and a systematic reward shaping procedure that (i) ensures the optimal policy generates trajectories that align with specified control requirements and (ii) allows to assess whether any given policy satisfies them. We validate our approach through comprehensive numerical experiments conducted in two representative environments from OpenAI Gym: the Inverted Pendulum swing-up problem and the Lunar Lander. Utilizing both tabular and deep reinforcement learning methods, our experiments consistently affirm the efficacy of our proposed framework, highlighting its effectiveness in ensuring policy adherence to the prescribed control requirements.