Answer-Set-Programming-based Abstractions for Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2605.31444v1 📥 PDF

作者: Rafael Bankosegger, Thomas Eiter, Johannes Oetsch

分类: cs.AI, cs.LO

发布日期: 2026-05-29

备注: Accepted for publication at the 42nd International Conference on Logic Programming (ICLP 2026). To appear in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP)

💡 一句话要点

提出基于ASP的抽象方法，提升强化学习在复杂状态空间下的泛化能力

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

关键词: 强化学习 抽象 Answer-Set Programming 关系强化学习 领域知识 状态空间 CARCASS框架

📋 核心要点

  1. 现实强化学习问题面临巨大状态空间的挑战，导致学习和泛化困难，需要有效的抽象方法。
  2. 论文利用Answer-Set Programming (ASP) 这种声明式语言，实现CARCASS框架的抽象功能，从而提升强化学习性能。
  3. 在Blocks World和Minigrid两个领域的实验表明，基于ASP的CARCASS框架在构建强化学习抽象方面具有潜力。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)使智能体能够从经验中学习策略，但现实问题通常涉及巨大的状态空间，这使得学习和泛化具有挑战性。因此，抽象和近似至关重要。关系强化学习(RRL)提供了一种推理对象及其关系的方法，而Martijn van Otterlo的CARCASS框架展示了如何使用逻辑表示对一阶域中的马尔可夫决策过程(MDP)进行建模。CARCASS最初用Prolog实现，利用领域知识来创建强大的抽象。我们探索了Answer-Set Programming (ASP)，这是一种丰富的、完全声明式的建模语言(与Prolog相反)，以实现CARCASS抽象。我们在Blocks World和Minigrid两个领域的案例研究中评估了我们基于ASP的实现。结果表明，CARCASS与ASP相结合为构建RL抽象提供了一种有前景的方法，尤其是在领域知识可用的情况下。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习在复杂环境中面临状态空间爆炸的问题，导致学习效率低下和泛化能力不足。现有的基于Prolog的CARCASS框架虽然可以进行抽象，但Prolog的非完全声明式特性限制了其表达能力和灵活性。

核心思路：论文的核心思路是利用Answer-Set Programming (ASP) 这种完全声明式的建模语言来替代Prolog，实现CARCASS框架的抽象功能。ASP具有更强的表达能力和推理能力，可以更灵活地表示领域知识，从而生成更有效的抽象。

技术框架：该方法基于CARCASS框架，使用ASP作为其底层逻辑引擎。首先，使用ASP对环境进行建模，包括对象、关系和规则。然后，利用ASP的推理能力生成抽象状态空间。最后，在抽象状态空间上进行强化学习，学习策略。整体流程包括环境建模、抽象状态生成和策略学习三个阶段。

关键创新：最重要的技术创新点在于使用ASP替代Prolog来实现CARCASS框架的抽象功能。ASP是一种完全声明式的语言，可以更清晰地表达领域知识，并且具有更强的推理能力。这使得该方法能够生成更有效的抽象，从而提升强化学习的性能。与现有方法相比，该方法具有更强的表达能力和灵活性。

关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构，因为该方法主要关注于抽象状态空间的生成，而不是具体的强化学习算法。关键设计在于如何使用ASP对环境进行建模，以及如何利用ASP的推理能力生成有效的抽象状态空间。具体的ASP建模方法和推理规则需要根据具体的领域知识进行设计。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在Blocks World和Minigrid两个领域进行了实验，验证了基于ASP的CARCASS框架的有效性。实验结果表明，该方法能够生成有效的抽象状态空间，从而提升强化学习的性能。虽然论文中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但实验结果表明该方法具有潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要强化学习的复杂环境，例如机器人导航、游戏AI、资源管理等。通过利用领域知识进行抽象，可以有效降低状态空间的维度，提高学习效率和泛化能力。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的领域，并与其他强化学习算法相结合，以实现更强大的智能体。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) enables autonomous agents to learn policies from experience, but realistic problems often involve enormous state spaces, making learning and generalisation challenging. Abstraction and approximation are therefore essential. Relational Reinforcement Learning (RRL) offers a way to reason about objects and their relations, and the CARCASS framework by Martijn van Otterlo demonstrates how logical representations can model Markov Decision Processes (MDPs) in first-order domains. Originally implemented in Prolog, CARCASS leverages domain knowledge to create powerful abstractions. We explore Answer-Set Programming (ASP), which is a rich and, contrary to Prolog, fully declarative modelling language, to realise CARCASS abstractions. We evaluate our ASP-based implementation in case studies of two domains, viz. Blocks World and Minigrid. Our results indicate that CARCASS with ASP provides a promising approach to constructing abstractions for RL, especially when domain knowledge is available.