SDGym: Low-Code Reinforcement Learning Environments using System Dynamics Models

📄 arXiv: 2310.12494v2 📥 PDF

作者: Emmanuel Klu, Sameer Sethi, DJ Passey, Donald Martin

分类: cs.LG

发布日期: 2023-10-19 (更新: 2024-08-22)

备注: Presented at ISDC 2024, Bergen, Norway

💡 一句话要点

提出SDGym以解决强化学习环境设计难题

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

关键词: 系统动力学 强化学习 低代码 环境设计 电动汽车

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习环境设计方法难以应对社会复杂性和动态性，限制了算法干预的有效评估。
  2. 本文提出SDGym，一个基于系统动力学模型的低代码库，简化了自定义强化学习环境的生成过程。
  3. 通过实验验证，SDGym能够有效生成丰富的RL环境，并展示了在电动汽车采纳问题上的应用效果。

📝 摘要（中文）

理解算法干预对社会的长期影响对于实现负责任的人工智能至关重要。传统评估策略常常因社会的复杂性和动态性而不足。虽然强化学习（RL）在动态环境中优化决策方面具有强大潜力，但现实环境设计的困难仍然是构建稳健代理的障碍。为了解决这一问题，本文引入系统动力学（SD）作为一种补充方法，提出了基于OpenAI Gym框架的低代码库SDGym，能够根据SD模拟模型生成自定义RL环境。通过可行性研究，我们验证了可以从现有SD模型和少量配置代码生成丰富的RL环境。我们使用电动汽车采纳问题的SD模型展示了SDGym环境的能力，并比较了两个SD模拟器的效果。我们的初步发现强调了SD在改善RL环境设计和RL在SD模型中促进动态策略发现的双重潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有强化学习环境设计的困难，尤其是在面对复杂社会系统时，传统方法往往无法有效模拟动态变化。

核心思路：通过引入系统动力学（SD）模型，SDGym提供了一种低代码的方式来快速生成自定义的强化学习环境，从而降低了环境设计的门槛。

技术框架：SDGym建立在OpenAI Gym框架之上，主要模块包括SD模型的定义、环境生成和RL代理的训练。用户只需少量配置代码即可生成所需的RL环境。

关键创新：SDGym的最大创新在于将系统动力学与强化学习环境设计相结合，提供了一种新的思路来应对复杂动态系统的建模问题。与传统方法相比，SDGym显著降低了环境设计的复杂性。

关键设计：在SDGym中，用户可以通过简单的配置文件定义SD模型的参数，使用现有的SD模拟器（如PySD和BPTK-Py）进行环境生成，并通过Acme框架训练RL代理，确保了灵活性和可扩展性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用SDGym生成的强化学习环境能够有效支持代理的学习和策略发现。在电动汽车采纳问题的实验中，D4PG代理在SDGym环境中表现出良好的学习能力，验证了SD模型在RL环境设计中的有效性。

🎯 应用场景

SDGym的潜在应用领域包括智能交通、能源管理和公共政策等复杂系统的决策优化。通过简化环境设计过程，研究人员和工程师可以更快地开发和测试强化学习算法，从而推动相关领域的研究和应用。未来，SDGym可能会促进系统动力学与强化学习领域的交叉合作，推动更复杂问题的解决。

📄 摘要（原文）

Understanding the long-term impact of algorithmic interventions on society is vital to achieving responsible AI. Traditional evaluation strategies often fall short due to the complex, adaptive and dynamic nature of society. While reinforcement learning (RL) can be a powerful approach for optimizing decisions in dynamic settings, the difficulty of realistic environment design remains a barrier to building robust agents that perform well in practical settings. To address this issue we tap into the field of system dynamics (SD) as a complementary method that incorporates collaborative simulation model specification practices. We introduce SDGym, a low-code library built on the OpenAI Gym framework which enables the generation of custom RL environments based on SD simulation models. Through a feasibility study we validate that well specified, rich RL environments can be generated from preexisting SD models and a few lines of configuration code. We demonstrate the capabilities of the SDGym environment using an SD model of the electric vehicle adoption problem. We compare two SD simulators, PySD and BPTK-Py for parity, and train a D4PG agent using the Acme framework to showcase learning and environment interaction. Our preliminary findings underscore the dual potential of SD to improve RL environment design and for RL to improve dynamic policy discovery within SD models. By open-sourcing SDGym, the intent is to galvanize further research and promote adoption across the SD and RL communities, thereby catalyzing collaboration in this emerging interdisciplinary space.