Graph Contextual Reinforcement Learning for Efficient Directed Controller Synthesis

📄 arXiv: 2512.15295v1 📥 PDF

作者: Toshihide Ubukata, Enhong Mu, Takuto Yamauchi, Mingyue Zhang, Jialong Li, Kenji Tei

分类: cs.AI

发布日期: 2025-12-17

💡 一句话要点

提出GCRL，利用图上下文强化学习高效合成有向控制器

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

关键词: 控制器合成 强化学习 图神经网络 形式化方法 自动控制

📋 核心要点

  1. 现有控制器合成方法依赖于固定规则或强化学习，但仅考虑有限的当前特征，导致探索效率低下。
  2. GCRL通过图神经网络（GNN）将LTS探索历史编码为图结构，从而捕获更广泛的上下文信息。
  3. 实验表明，GCRL在多个基准测试中优于现有方法，展现出更高的学习效率和泛化能力，但在高对称性领域表现稍逊。

📝 摘要（中文）

控制器合成是一种形式化方法，用于自动生成满足特定属性的标记迁移系统（LTS）控制器。然而，合成过程的效率严重依赖于探索策略。这些策略通常依赖于固定的规则或通过强化学习（RL）学习的策略，而这些策略仅考虑有限的当前特征集。为了解决这个局限性，本文介绍了一种名为GCRL的方法，该方法通过集成图神经网络（GNN）来增强基于RL的方法。GCRL将LTS探索的历史编码为图结构，使其能够捕获更广泛的、非基于当前的上下文。在与最先进的方法进行的对比实验中，GCRL在五个基准领域中的四个领域表现出卓越的学习效率和泛化能力，只有一个以高对称性和严格局部交互为特征的特定领域除外。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决控制器合成过程中探索策略效率低下的问题。现有的方法，如基于固定规则或传统强化学习的策略，通常只关注当前状态的有限特征，忽略了历史探索信息提供的上下文，导致探索效率降低，难以找到最优控制器。

核心思路：论文的核心思路是将控制器合成过程中的探索历史建模成图结构，并利用图神经网络（GNN）学习图上的表示，从而捕捉更丰富的上下文信息。通过考虑历史探索信息，GCRL能够更有效地指导探索过程，提高控制器合成的效率。

技术框架：GCRL的整体框架包括以下几个主要模块：1) LTS探索模块：负责在状态空间中进行探索，生成状态转移序列。2) 图构建模块：将LTS探索的历史信息编码成图结构，节点表示状态，边表示状态转移。3) 图神经网络模块：利用GNN学习图上节点的表示，捕捉状态之间的关系和上下文信息。4) 强化学习模块：利用GNN学习到的状态表示作为输入，训练强化学习策略，指导LTS探索。

关键创新：GCRL的关键创新在于将图神经网络引入到控制器合成的强化学习框架中，利用GNN强大的图表示能力，有效地捕捉了LTS探索历史中的上下文信息。与传统的强化学习方法相比，GCRL能够更好地利用历史信息，提高探索效率和控制器合成的质量。

关键设计：GCRL的关键设计包括：1) 图的构建方式：如何有效地将LTS探索历史编码成图结构，例如节点和边的定义。2) GNN的选择和配置：选择合适的GNN模型（如GCN、GAT等），并进行参数调优，以获得最佳的图表示效果。3) 强化学习算法的选择和配置：选择合适的强化学习算法（如DQN、PPO等），并进行参数调优，以训练出有效的探索策略。4) 损失函数的设计：设计合适的损失函数，以指导GNN和强化学习策略的学习。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GCRL在五个基准领域中的四个领域表现出优于现有方法的学习效率和泛化能力。具体来说，GCRL能够更快地找到满足特定属性的控制器，并且在不同领域之间具有更好的适应性。但在具有高对称性和严格局部交互的特定领域，GCRL的表现略逊于其他方法，这表明GCRL在处理此类问题时可能需要进一步优化。

🎯 应用场景

GCRL可应用于各种需要自动控制器合成的领域，例如机器人控制、交通信号控制、网络协议设计等。通过提高控制器合成的效率和质量，GCRL可以降低系统开发成本，提高系统性能和可靠性，并加速自动化系统的部署。

📄 摘要（原文）

Controller synthesis is a formal method approach for automatically generating Labeled Transition System (LTS) controllers that satisfy specified properties. The efficiency of the synthesis process, however, is critically dependent on exploration policies. These policies often rely on fixed rules or strategies learned through reinforcement learning (RL) that consider only a limited set of current features. To address this limitation, this paper introduces GCRL, an approach that enhances RL-based methods by integrating Graph Neural Networks (GNNs). GCRL encodes the history of LTS exploration into a graph structure, allowing it to capture a broader, non-current-based context. In a comparative experiment against state-of-the-art methods, GCRL exhibited superior learning efficiency and generalization across four out of five benchmark domains, except one particular domain characterized by high symmetry and strictly local interactions.