Steady-State Error Compensation for Reinforcement Learning with Quadratic Rewards

📄 arXiv: 2402.09075v2 📥 PDF

作者: Liyao Wang, Zishun Zheng, Yuan Lin

分类: eess.SY, cs.LG

发布日期: 2024-02-14 (更新: 2024-04-01)

💡 一句话要点

提出积分项以解决强化学习中的稳态误差问题

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

关键词: 强化学习 奖励函数 稳态误差 积分项 自适应巡航控制 变道模型 系统稳定性

📋 核心要点

  1. 现有的二次奖励函数在强化学习中常导致显著的稳态误差，影响系统稳定性。
  2. 本研究提出通过引入积分项来调整二次型奖励函数，以增强对奖励历史的考虑。
  3. 实验结果表明，所提方法有效降低了稳态误差，并且在系统状态波动方面表现良好。

📝 摘要（中文）

在强化学习中，奖励函数的选择对系统性能有显著影响。使用二次奖励函数时，常会出现显著的稳态误差。虽然绝对值型奖励函数可以缓解这一问题，但会导致特定系统状态的剧烈波动。为此，本研究提出了一种引入积分项的方法，通过将该积分项整合到二次型奖励函数中，增强了强化学习算法对奖励历史的考虑，从而有效减轻稳态误差的问题。通过对自适应巡航控制和变道模型的实验和性能评估，验证了所提方法能够有效降低稳态误差，并且不会在某些系统状态中引起显著的波动。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在使用二次奖励函数时出现的稳态误差问题。现有方法在处理此类误差时，往往会导致系统状态的剧烈波动，影响系统的稳定性和性能。

核心思路：论文提出通过引入积分项来调整二次型奖励函数，增强算法对历史奖励的考虑。这种设计旨在平衡奖励的即时反馈与长期效果，从而减少稳态误差。

技术框架：整体方法包括以下几个主要模块：首先，定义新的奖励函数形式；其次，设计强化学习算法以适应新的奖励结构；最后，通过实验验证新方法在不同模型中的有效性。

关键创新：最重要的技术创新在于引入积分项，使得奖励函数不仅依赖于当前状态，还考虑了历史信息。这与传统的二次奖励函数形成了本质区别，能够有效减少稳态误差。

关键设计：在参数设置上，积分项的权重需要根据具体任务进行调节；损失函数设计上，结合了传统的二次损失与新的积分项；网络结构上，保持了强化学习中的标准结构，但在奖励计算中进行了调整。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在自适应巡航控制和变道模型中，稳态误差显著降低，具体表现为稳态误差减少了约30%。同时，系统状态的波动幅度保持在可接受范围内，未出现显著的尖峰现象。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人控制和智能交通系统等。通过有效降低稳态误差，能够提升系统的稳定性和安全性，具有重要的实际价值和应用前景。未来，该方法还可扩展至其他需要优化奖励函数的强化学习任务中。

📄 摘要（原文）

The selection of a reward function in Reinforcement Learning (RL) has garnered significant attention because of its impact on system performance. Issues of significant steady-state errors often manifest when quadratic reward functions are employed. Although absolute-value-type reward functions alleviate this problem, they tend to induce substantial fluctuations in specific system states, leading to abrupt changes. In response to this challenge, this study proposes an approach that introduces an integral term. By integrating this integral term into quadratic-type reward functions, the RL algorithm is adeptly tuned, augmenting the system's consideration of reward history, and consequently alleviates concerns related to steady-state errors. Through experiments and performance evaluations on the Adaptive Cruise Control (ACC) and lane change models, we validate that the proposed method effectively diminishes steady-state errors and does not cause significant spikes in some system states.