Safe Exploration in Reinforcement Learning: A Generalized Formulation and Algorithms

📄 arXiv: 2310.03225v1 📥 PDF

作者: Akifumi Wachi, Wataru Hashimoto, Xun Shen, Kazumune Hashimoto

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2023-10-05

备注: Accepted to NeurIPS 2023

💡 一句话要点

提出一种广义安全探索算法以解决强化学习中的安全问题

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

关键词: 安全探索 强化学习 不确定性量化 元算法 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在实际应用中面临安全探索的挑战，常常导致安全约束的违反。
  2. 本文提出的MASE算法通过结合无约束RL算法与不确定性量化器，确保当前回合的安全性并抑制未来的不安全探索。
  3. 实验结果显示，MASE在网格世界和安全健身房基准测试中超越了现有算法，且未违反安全约束。

📝 摘要（中文）

安全探索是强化学习在许多实际场景中应用的关键。本文提出了一种广义安全探索（GSE）问题的统一表述，并提出了一种名为MASE的元算法，结合无约束的强化学习算法与不确定性量化器，以确保当前回合的安全性，同时在实际安全违规之前对不安全探索进行适当惩罚，从而在未来回合中抑制这些行为。MASE的优势在于，在适当假设下，我们可以在优化策略的同时，以高概率保证不违反安全约束。具体而言，本文展示了两种MASE的变体，分别基于广义线性模型和高斯过程，确保安全性并最大化奖励。实验结果表明，所提算法在网格世界和安全健身房基准测试中表现优于现有最先进算法，且在训练过程中未违反任何安全约束。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是强化学习中的安全探索问题，现有方法常常无法有效保证在探索过程中不违反安全约束，导致潜在的风险和损失。

核心思路：论文提出的MASE算法通过将无约束的强化学习算法与不确定性量化器相结合，确保在当前回合内的安全性，并在未来回合中通过惩罚不安全探索来降低风险。

技术框架：MASE算法的整体架构包括两个主要模块：一是基于广义线性模型的安全性保证，二是结合高斯过程的深度强化学习算法，以确保安全性并最大化奖励。

关键创新：MASE的主要创新在于其元算法的设计，能够在高概率下保证不违反安全约束，这在现有方法中是较为罕见的。

关键设计：在算法设计中，关键参数包括不确定性量化器的构建方式，损失函数的设计，以及网络结构的选择，以确保算法在优化过程中既能保证安全性又能提升奖励。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MASE算法在网格世界和安全健身房基准测试中表现优于现有最先进算法，具体而言，在安全约束下，MASE在奖励最大化方面实现了显著提升，且在训练过程中未发生安全违规。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人控制和医疗决策等高风险场景。在这些领域中，确保系统在探索新策略时不违反安全约束至关重要。未来，该算法可能推动强化学习在实际应用中的安全性和可靠性，促进更广泛的应用。

📄 摘要（原文）

Safe exploration is essential for the practical use of reinforcement learning (RL) in many real-world scenarios. In this paper, we present a generalized safe exploration (GSE) problem as a unified formulation of common safe exploration problems. We then propose a solution of the GSE problem in the form of a meta-algorithm for safe exploration, MASE, which combines an unconstrained RL algorithm with an uncertainty quantifier to guarantee safety in the current episode while properly penalizing unsafe explorations before actual safety violation to discourage them in future episodes. The advantage of MASE is that we can optimize a policy while guaranteeing with a high probability that no safety constraint will be violated under proper assumptions. Specifically, we present two variants of MASE with different constructions of the uncertainty quantifier: one based on generalized linear models with theoretical guarantees of safety and near-optimality, and another that combines a Gaussian process to ensure safety with a deep RL algorithm to maximize the reward. Finally, we demonstrate that our proposed algorithm achieves better performance than state-of-the-art algorithms on grid-world and Safety Gym benchmarks without violating any safety constraints, even during training.