Multi-Objective Constraint Inference using Inverse reinforcement learning
作者: Syed Ihtesham Hussain Shah, Floris den Hengst, Aneta Lisowska, Annette ten Teije
分类: cs.AI, cs.LG, cs.MA
发布日期: 2026-05-07
💡 一句话要点
提出多目标约束推理（MOCI）框架，解决异构专家演示下的约束与偏好联合学习问题。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 逆强化学习 约束推理 多目标优化 偏好学习 异构专家演示 智能体对齐
📋 核心要点
- 现有约束推理方法多假设专家行为同质，难以处理多专家目标冲突及个体偏好差异，且在复杂场景下计算效率受限。
- MOCI框架通过联合建模共享约束与个体偏好，能够从异构专家轨迹中解耦并学习多样化的行为模式，实现对复杂约束的精准推理。
- 实验表明，MOCI在标准网格世界基准测试中显著提升了预测准确性，并保持了极具竞争力的计算效率，验证了其在实际应用中的可行性。
📝 摘要（中文）
约束推理对于通过观察专家演示使强化学习智能体符合安全边界和操作准则至关重要。然而，现有方法通常假设演示是同质的（即由单一专家或具有相同目标的多个专家生成），且在捕捉个体偏好方面能力有限，常伴随计算效率低下的问题。本文提出了多目标约束推理（MOCI）框架，旨在从异构专家轨迹中联合提取共享约束和个体偏好，其中多位专家追求不同的目标。MOCI能够有效建模并学习多样化且可能存在冲突的行为。在标准网格世界基准测试中的实证评估表明，MOCI显著优于现有基线方法，在保持计算效率的同时提升了预测性能。这些结果确立了MOCI作为一种准确、灵活且实用的约束推理与偏好学习方案。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决逆强化学习（IRL）中约束推理的局限性。现有方法通常假设所有专家遵循相同的目标函数，无法处理现实中多专家目标各异、行为存在冲突的异构数据，导致无法准确区分哪些是必须遵守的“硬约束”，哪些是专家的“个体偏好”。
核心思路：MOCI的核心思想是将专家行为分解为“共享约束”和“个体偏好”两部分。通过引入多目标建模，框架能够识别出所有专家共同遵循的边界条件，同时为每个专家分配特定的偏好参数，从而实现对异构轨迹的有效解耦与学习。
技术框架：MOCI框架包含轨迹预处理、约束推理模块和偏好学习模块。系统首先对异构轨迹进行特征提取，随后通过联合优化目标函数，同时更新全局约束参数与个体偏好向量，最终输出符合安全边界的策略模型。
关键创新：该方法最大的创新在于能够从混杂的专家数据中自动分离出“普适性约束”与“个性化偏好”。与传统IRL方法相比，它不再强制要求专家行为的一致性，而是通过多目标优化框架容纳行为的多样性与潜在冲突。
关键设计：MOCI采用了基于最大熵逆强化学习的扩展形式，通过引入多目标损失函数来平衡约束满足度与偏好拟合度。在参数化设计上，利用共享权重矩阵表示约束空间，利用稀疏编码或聚类技术捕捉不同专家的偏好分布，确保了模型在处理大规模异构数据时的计算效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
MOCI在标准网格世界基准测试中表现优异。实验结果显示，该方法在处理异构专家数据时，预测准确率显著高于现有的单目标IRL基线模型。同时，得益于高效的联合优化策略，MOCI在保持高精度约束推理的同时，计算开销与传统方法相当，展现了良好的可扩展性与实际部署潜力。
🎯 应用场景
该研究在自动驾驶、机器人协作及工业自动化领域具有重要价值。在这些场景中，智能体需在遵守共同安全法规（共享约束）的同时，适应不同操作员的驾驶风格或作业习惯（个体偏好）。MOCI可用于从人类演示中高效提取安全准则，提升人机协作的安全性与交互自然度。
📄 摘要（原文）
Constraint inference is widely considered essential to align reinforcement learning agents with safety boundaries and operational guidelines by observing expert demonstrations. However, existing approaches typically assume homogeneous demonstrations (i.e., generated by a single expert or multiple experts with identical objectives). They also have limited ability to capture individual preferences and often suffer from computational inefficiencies. In this paper, we introduce Multi-Objective Constraint Inference (MOCI), a novel framework designed to jointly extract shared constraints and individual preferences from heterogeneous expert trajectories, where multiple experts pursue different objectives. MOCI effectively models and learns from diverse, and potentially conflicting, behaviors. Empirical evaluations demonstrate that MOCI significantly outperforms existing baselines, achieving improved predictive performance, and maintaining competitive computational efficiency on a standard grid-world benchmark. These results establish MOCI as an accurate, flexible, and computationally practical approach for real-world constraint inference and preference learning tasks.