Improving Q-Learning for Real-World Control: A Case Study in Series Hybrid Agricultural Tractors

📄 arXiv: 2508.03647v1 📥 PDF

作者: Hend Abououf, Sidra Ghayour Bhatti, Qadeer Ahmed

分类: eess.SY

发布日期: 2025-08-05

💡 一句话要点

提出改进Q学习以优化混合农业拖拉机控制策略

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

关键词: 强化学习 Q学习 农业机械 能量管理 专家示范 奖励塑形 混合动力

📋 核心要点

  1. 现有的能量管理策略难以应对混合农业拖拉机的多变负载需求，且常常依赖简单的燃料奖励，未能有效利用专家示范。
  2. 论文提出了一种改进的Q学习方法，通过引入分段奖励塑形策略和专家示范，提升了学习效率和策略优化能力。
  3. 实验结果显示，DDQN比DQN收敛速度快70%，奖励塑形有效引导策略向燃料高效区域，专家数据初始化提升收敛速度33%。

📝 摘要（中文）

混合农业拖拉机的负载需求变化多端，给基于规则的能量管理策略设计带来了挑战，因此需要采用自适应学习控制方法。现有方法往往依赖于基本的燃料奖励，未能利用专家示范加速训练。本文首先评估了基于Q值的强化学习算法在混合农业拖拉机动力系统控制中的表现，比较了三种算法的收敛速度和策略最优性。其次，提出了一种分段领域特定的奖励塑形策略，以提高学习效率并引导代理行为朝向燃料高效的操作区域。最后，研究了经验回放缓冲区的设计，重点分析了用专家示范初始化缓冲区的影响。实验结果表明，DDQN在该应用领域的收敛速度比DQN快70%，奖励塑形方法有效引导学习策略朝向燃料高效结果，使用结构化专家数据初始化回放缓冲区使收敛速度提高33%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决混合农业拖拉机在复杂负载条件下的能量管理问题，现有方法未能充分利用专家知识和有效奖励机制，导致学习效率低下。

核心思路：论文提出通过引入分段奖励塑形策略和专家示范来优化Q学习算法，旨在加速收敛并提高策略的燃料效率。

技术框架：整体框架包括三个主要模块：Q值基强化学习算法的比较（DQL、DQN、DDQN）、奖励塑形策略的设计以及经验回放缓冲区的优化。

关键创新：最重要的创新在于结合了领域特定的奖励塑形和专家示范，显著提升了学习效率和策略的最终性能，与传统方法相比，能够更快地收敛到高效策略。

关键设计：在设计中，奖励塑形策略通过引导代理行为向燃料高效区域，经验回放缓冲区则通过专家示范初始化，确保了学习过程中的信息丰富性和多样性。

📊 实验亮点

实验结果表明，DDQN在混合农业拖拉机控制中的收敛速度比DQN快70%，而引入的奖励塑形策略有效地引导学习策略向燃料高效的操作区域，最终实现了33%的收敛速度提升，展示了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在农业机械的能量管理和控制领域。通过优化混合动力拖拉机的控制策略，可以显著提高燃料效率，降低运营成本，推动农业机械的智能化发展，未来可能影响更广泛的自动化和智能控制系统。

📄 摘要（原文）

The variable and unpredictable load demands in hybrid agricultural tractors make it difficult to design optimal rule-based energy management strategies, motivating the use of adaptive, learning-based control. However, existing approaches often rely on basic fuel-based rewards and do not leverage expert demonstrations to accelerate training. In this paper, first, the performance of Q-value-based reinforcement learning algorithms is evaluated for powertrain control in a hybrid agricultural tractor. Three algorithms, Double Q-Learning (DQL), Deep Q-Networks (DQN), and Double DQN (DDQN), are compared in terms of convergence speed and policy optimality. Second, a piecewise domain-specific reward-shaping strategy is introduced to improve learning efficiency and steer agent behavior toward engine fuel-efficient operating regions. Third, the design of the experience replay buffer is examined, with a focus on the effects of seeding the buffer with expert demonstrations and analyzing how different types of expert policies influence convergence dynamics and final performance. Experimental results demonstrate that (1) DDQN achieves 70\% faster convergence than DQN in this application domain, (2) the proposed reward shaping method effectively biases the learned policy toward fuel-efficient outcomes, and (3) initializing the replay buffer with structured expert data leads to a 33\% improvement in convergence speed.