Scalable Semantic Non-Markovian Simulation Proxy for Reinforcement Learning
作者: Kaustuv Mukherji, Devendra Parkar, Lahari Pokala, Dyuman Aditya, Paulo Shakarian, Clark Dorman
分类: cs.LG, cs.AI, cs.LO
发布日期: 2023-10-10 (更新: 2023-10-15)
备注: Submitted to 2024 IEEE International Conference on Semantic Computing
💡 一句话要点
提出语义非马尔可夫模拟代理以解决强化学习可扩展性问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 非马尔可夫动态 语义模拟 可扩展性 可解释性 注释逻辑 智能系统
📋 核心要点
- 现有强化学习方法在可扩展性和可解释性方面存在显著不足，尤其在复杂环境中表现不佳。
- 本文提出了一种基于注释逻辑的语义模拟代理，旨在克服传统模拟器的局限性，支持非马尔可夫动态建模。
- 实验结果表明，该方法在速度上相比高保真模拟器提升了三个数量级，同时保持了策略学习的质量。
📝 摘要（中文）
近年来，强化学习（RL）在多个应用领域展现出良好的前景。然而，诸如可扩展性、可解释性和马尔可夫假设等问题限制了其在某些领域的适用性。我们观察到，这些不足主要源于模拟器而非RL训练算法本身。因此，我们提出了一种基于注释逻辑的时间扩展的语义模拟代理。与两个高保真模拟器相比，我们在保持学习策略质量的同时实现了高达三个数量级的速度提升。此外，我们展示了建模和利用非马尔可夫动态及瞬时动作的能力，同时提供了描述代理动作结果的可解释性追踪。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决强化学习中的可扩展性和可解释性问题，现有方法在复杂环境下的模拟器性能不足，导致学习效率低下。
核心思路：提出一种基于时间扩展的注释逻辑的语义模拟代理，通过语义化的方式增强模拟器的能力，支持非马尔可夫动态和瞬时动作的建模。
技术框架：整体架构包括语义代理模块、非马尔可夫动态建模模块和可解释性追踪模块。代理模块负责生成模拟环境，动态建模模块处理复杂的状态转移，而追踪模块提供可解释的结果反馈。
关键创新：最重要的创新在于引入了语义代理的概念，使得模拟器能够在非马尔可夫环境中高效运行，并提供可解释的决策过程，这与传统的马尔可夫假设方法有本质区别。
关键设计：在设计中，采用了特定的参数设置以优化模拟速度，损失函数设计考虑了策略质量与速度之间的平衡，同时网络结构支持快速状态转移的计算。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的语义模拟代理在与两个高保真模拟器的对比中，实现了高达三个数量级的速度提升，同时保持了学习策略的质量。这一显著的性能提升为强化学习在复杂环境中的应用提供了新的可能性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、智能制造等复杂系统的强化学习训练。通过提高模拟器的可扩展性和可解释性，能够更好地支持实际应用中的决策制定，提升系统的智能化水平。未来，该方法有望推动更多领域的智能系统发展。
📄 摘要（原文）
Recent advances in reinforcement learning (RL) have shown much promise across a variety of applications. However, issues such as scalability, explainability, and Markovian assumptions limit its applicability in certain domains. We observe that many of these shortcomings emanate from the simulator as opposed to the RL training algorithms themselves. As such, we propose a semantic proxy for simulation based on a temporal extension to annotated logic. In comparison with two high-fidelity simulators, we show up to three orders of magnitude speed-up while preserving the quality of policy learned. In addition, we show the ability to model and leverage non-Markovian dynamics and instantaneous actions while providing an explainable trace describing the outcomes of the agent actions.