Adjustable Robust Reinforcement Learning for Online 3D Bin Packing

📄 arXiv: 2310.04323v1 📥 PDF

作者: Yuxin Pan, Yize Chen, Fangzhen Lin

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-10-06

备注: Accepted to NeurIPS2023

💡 一句话要点

提出可调鲁棒强化学习框架以解决在线3D装箱问题

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

关键词: 在线3D装箱 深度强化学习 鲁棒性优化 可调框架 物流管理 算法性能

📋 核心要点

  1. 现有的深度强化学习方法在处理在线3D装箱问题时，往往无法应对最坏情况，导致实际应用中的性能不足。
  2. 本文提出了一种可调鲁棒强化学习框架（AR2L），通过调整鲁棒性权重来平衡平均性能与最坏情况性能。
  3. 实验结果表明，AR2L在提高策略鲁棒性的同时，仍能保持在正常情况下的良好性能，展示了其广泛的适用性。

📝 摘要（中文）

设计有效的在线3D装箱问题（3D-BPP）策略一直是一个长期挑战，主要由于进箱序列的不可预测性和严格的物理约束。尽管当前的深度强化学习（DRL）方法在优化平均性能方面表现良好，但在实际应用中，面对最坏情况时往往表现不佳。标准的鲁棒DRL算法过于关注最坏情况的优化，导致在正常问题实例分布下的性能下降。为了解决这些问题，本文首先引入了一种基于排列的攻击者，研究了DRL和启发式方法在解决在线3D-BPP时的实际鲁棒性。接着，提出了一种可调鲁棒强化学习（AR2L）框架，允许有效调整鲁棒性权重，以实现平均和最坏情况环境下策略性能的平衡。实验表明，AR2L在提高策略鲁棒性的同时，仍能保持可接受的正常情况下的性能水平。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在线3D装箱问题（3D-BPP），现有方法在面对最坏情况时表现不佳，无法满足实际应用需求。

核心思路：提出可调鲁棒强化学习框架（AR2L），通过引入鲁棒性权重的调整，实现平均性能与最坏情况性能的平衡。

技术框架：AR2L框架包括目标函数的加权求和、迭代搜索混合动态以及与两种流行的鲁棒对抗算法的集成，形成精确和近似的AR2L算法。

关键创新：AR2L的创新在于引入了可调鲁棒性权重，使得算法能够在不同环境下灵活调整策略性能，区别于传统的鲁棒DRL方法。

关键设计：在目标函数中，期望回报和最坏情况回报的加权和被用作优化目标，采用迭代程序来搜索相关的混合动态，从而实现性能下界的优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，AR2L在多个基准测试中均优于传统鲁棒DRL算法，尤其在最坏情况性能上提升显著，平均性能保持在可接受水平，展示了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括物流、仓储管理和制造业等需要高效装箱和空间利用的场景。AR2L框架的灵活性和鲁棒性使其能够在动态和不确定的环境中表现出色，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Designing effective policies for the online 3D bin packing problem (3D-BPP) has been a long-standing challenge, primarily due to the unpredictable nature of incoming box sequences and stringent physical constraints. While current deep reinforcement learning (DRL) methods for online 3D-BPP have shown promising results in optimizing average performance over an underlying box sequence distribution, they often fail in real-world settings where some worst-case scenarios can materialize. Standard robust DRL algorithms tend to overly prioritize optimizing the worst-case performance at the expense of performance under normal problem instance distribution. To address these issues, we first introduce a permutation-based attacker to investigate the practical robustness of both DRL-based and heuristic methods proposed for solving online 3D-BPP. Then, we propose an adjustable robust reinforcement learning (AR2L) framework that allows efficient adjustment of robustness weights to achieve the desired balance of the policy's performance in average and worst-case environments. Specifically, we formulate the objective function as a weighted sum of expected and worst-case returns, and derive the lower performance bound by relating to the return under a mixture dynamics. To realize this lower bound, we adopt an iterative procedure that searches for the associated mixture dynamics and improves the corresponding policy. We integrate this procedure into two popular robust adversarial algorithms to develop the exact and approximate AR2L algorithms. Experiments demonstrate that AR2L is versatile in the sense that it improves policy robustness while maintaining an acceptable level of performance for the nominal case.