Large Language Model-Enhanced Reinforcement Learning for Generic Bus Holding Control Strategies
作者: Jiajie Yu, Yuhong Wang, Wei Ma
分类: cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-10-14 (更新: 2025-04-13)
备注: 51 pages, 19 figures
💡 一句话要点
提出LLM增强的强化学习方法，用于通用公交车保持控制策略优化。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 强化学习 大型语言模型 公交车保持控制 智能交通 奖励函数优化
📋 核心要点
- 传统公交车保持控制方法依赖精确的状态预测和需求估计，但模型精度不足导致控制效果受限。
- 利用大型语言模型(LLM)的推理能力，自动生成和优化强化学习(RL)的奖励函数，无需手动试错。
- 实验表明，该方法在不同场景下优于传统RL、LLM控制器以及其他控制方法，展现出更好的泛化性和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
公交车保持控制是一种广泛应用策略，旨在维持公交系统的稳定性和提高运营效率。传统的基于模型的方法常面临公交状态预测和乘客需求估计精度低的挑战。强化学习(RL)作为一种数据驱动方法，在制定公交车保持策略方面展现出巨大潜力。RL通过最大化累积奖励来确定最优控制策略，而累积奖励反映了整体控制目标。然而，将现实任务中稀疏和延迟的控制目标转化为RL的密集和实时奖励具有挑战性，通常需要大量的试错。鉴于此，本研究引入了一种自动奖励生成范式，利用大型语言模型(LLM)的上下文学习和推理能力。这种名为LLM增强的RL的新范式包含几个基于LLM的模块：奖励初始化器、奖励修改器、性能分析器和奖励改进器。这些模块协同工作，根据基于RL的任务的训练和测试结果的反馈来初始化和迭代改进奖励函数。过滤掉LLM生成的无效奖励函数，以确保RL智能体性能在迭代过程中的稳定演进。为了评估所提出的LLM增强的RL范式的可行性，将其应用于各种公交车保持控制场景，这些场景在公交线路、站点和乘客需求方面各不相同。结果表明，与vanilla RL策略、基于LLM的控制器、基于物理的反馈控制器和基于优化的控制器相比，所提出的范式具有优越性、泛化能力和鲁棒性。这项研究揭示了在各种智能交通应用中利用LLM的巨大潜力。
🔬 方法详解
问题定义：公交车保持控制旨在优化公交系统的运营效率和稳定性。传统方法依赖于精确的公交状态预测和乘客需求估计，但由于现实世界中的复杂性和不确定性，这些预测往往不准确，导致控制策略效果不佳。强化学习(RL)虽然有潜力解决这个问题，但需要精心设计的奖励函数，而手动设计奖励函数既耗时又需要专业知识。
核心思路：本论文的核心思路是利用大型语言模型(LLM)的上下文学习和推理能力，自动生成和优化强化学习(RL)的奖励函数。通过将现实世界的控制目标转化为自然语言描述，LLM可以理解任务需求并生成合适的奖励信号，从而避免了手动设计奖励函数的困难。
技术框架：该方法提出了一个LLM增强的强化学习(LLM-enhanced RL)框架，包含以下几个主要模块： 1. 奖励初始化器：使用LLM根据任务描述生成初始奖励函数。 2. 奖励修改器：根据RL智能体的训练反馈，使用LLM修改奖励函数。 3. 性能分析器：分析RL智能体的性能，为奖励修改提供指导。 4. 奖励改进器：根据性能分析结果，使用LLM进一步改进奖励函数。这些模块迭代运行，不断优化奖励函数，最终提升RL智能体的控制性能。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用LLM自动生成和优化强化学习的奖励函数。与传统的需要手动设计奖励函数的方法相比，该方法可以显著降低人工成本，并提高奖励函数的质量。此外，该方法还利用LLM的推理能力，将现实世界的控制目标转化为可理解的奖励信号，从而使得RL智能体能够更好地学习控制策略。
关键设计：论文中没有详细描述关键参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，可以推断LLM的选择和prompt的设计是至关重要的。此外，如何有效地利用RL智能体的训练反馈来指导LLM修改奖励函数也是一个关键的设计问题。论文中提到会过滤掉LLM生成的无效奖励函数，以确保RL智能体性能的稳定演进，但具体实现细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的LLM增强的RL范式在各种公交车保持控制场景中，与vanilla RL策略、基于LLM的控制器、基于物理的反馈控制器和基于优化的控制器相比，具有优越性、泛化能力和鲁棒性。具体的性能提升数据未知，但论文强调了该方法在不同场景下的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种智能交通系统，例如城市公交调度优化、自动驾驶车辆控制、以及智能物流配送等。通过利用LLM自动生成和优化控制策略，可以提高系统的效率、稳定性和鲁棒性，降低运营成本，并提升用户体验。未来，该方法还可以扩展到其他智能控制领域，例如机器人控制、智能家居等。
📄 摘要（原文）
Bus holding control is a widely-adopted strategy for maintaining stability and improving the operational efficiency of bus systems. Traditional model-based methods often face challenges with the low accuracy of bus state prediction and passenger demand estimation. In contrast, Reinforcement Learning (RL), as a data-driven approach, has demonstrated great potential in formulating bus holding strategies. RL determines the optimal control strategies in order to maximize the cumulative reward, which reflects the overall control goals. However, translating sparse and delayed control goals in real-world tasks into dense and real-time rewards for RL is challenging, normally requiring extensive manual trial-and-error. In view of this, this study introduces an automatic reward generation paradigm by leveraging the in-context learning and reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs). This new paradigm, termed the LLM-enhanced RL, comprises several LLM-based modules: reward initializer, reward modifier, performance analyzer, and reward refiner. These modules cooperate to initialize and iteratively improve the reward function according to the feedback from training and test results for the specified RL-based task. Ineffective reward functions generated by the LLM are filtered out to ensure the stable evolution of the RL agents' performance over iterations. To evaluate the feasibility of the proposed LLM-enhanced RL paradigm, it is applied to extensive bus holding control scenarios that vary in the number of bus lines, stops, and passenger demand. The results demonstrate the superiority, generalization capability, and robustness of the proposed paradigm compared to vanilla RL strategies, the LLM-based controller, physics-based feedback controllers, and optimization-based controllers. This study sheds light on the great potential of utilizing LLMs in various smart mobility applications.