Assume-Guarantee Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2312.09938v1 📥 PDF

作者: Milad Kazemi, Mateo Perez, Fabio Somenzi, Sadegh Soudjani, Ashutosh Trivedi, Alvaro Velasquez

分类: cs.LG, cs.AI, cs.MA

发布日期: 2023-12-15

备注: This is the extended version of the paper accepted in the SRRAI Special Track at the Conference on Artificial Intelligence (AAAI-24)

💡 一句话要点

提出一种基于假设-保证的模块化强化学习方法，解决复杂环境下的控制问题。

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

关键词: 强化学习 模块化控制 假设-保证 马尔可夫博弈 正则语言

📋 核心要点

  1. 传统强化学习在复杂模块化环境中面临维度灾难和通信难题，难以实现有效的集中式控制。
  2. 该方法采用假设-保证范式，将复杂系统分解为独立组件，通过局部假设和保证进行控制策略学习。
  3. 实验结果表明，该方法在多种案例研究中表现出高效性，验证了其在模块化环境中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种模块化的强化学习(RL)方法，用于解决由并行演化的简单组件组成的环境中的控制问题。直接对这种模块化环境进行学习可能因为规模过大而难以处理，或者需要组件之间无法实现的集中式控制器的通信。我们提出的方法基于假设-保证范式，通过对相邻组件的行为做出假设，并提供关于自身行为的保证，从而独立地综合各个组件的最优控制。我们将这些假设-保证契约表示为正则语言，并自动转换为标量奖励以用于强化学习。通过结合每个组件的局部满意度概率，我们提供了整个系统满意度概率的下界。通过为每个组件解决一个马尔可夫博弈，强化学习可以为每个组件生成一个控制器，从而最大化这个下界。该控制器利用通过通信、观察以及对其他智能体的粗略模型的任何知识所接收到的信息。我们通过各种案例研究实验证明了所提出方法的效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂模块化环境中强化学习的挑战。传统的单体强化学习方法在处理此类环境时，由于状态空间和动作空间的指数级增长，常常面临维度灾难。此外，集中式控制器需要组件之间进行大量的通信，这在实际应用中可能是不切实际的。因此，如何设计一种能够有效处理复杂模块化环境的强化学习方法是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是采用假设-保证范式，将复杂的环境分解为多个独立的组件，并为每个组件设计一个独立的控制器。每个组件在做出关于其他组件行为的假设的前提下，学习自己的控制策略，并提供关于自身行为的保证。通过这种方式，可以将全局优化问题分解为多个局部优化问题，从而降低学习的难度。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 将复杂环境分解为多个独立的组件；2) 为每个组件定义假设-保证契约，这些契约用正则语言表示；3) 将正则语言自动转换为标量奖励函数，用于强化学习；4) 为每个组件解决一个马尔可夫博弈，学习其最优控制策略；5) 通过结合每个组件的局部满意度概率，计算整个系统的满意度概率下界。

关键创新：该方法最重要的创新在于将假设-保证范式引入到强化学习中，从而实现了一种模块化的学习方法。与传统的单体强化学习方法相比，该方法能够更好地处理复杂模块化环境，并降低学习的难度。此外，该方法还提供了一种将正则语言转换为标量奖励函数的自动方法，从而使得可以使用强化学习来优化满足特定规范的控制策略。

关键设计：假设-保证契约的设计是关键。论文使用正则语言来表达这些契约，并提供了一种自动将正则语言转换为标量奖励函数的方法。每个组件的控制器通过解决一个马尔可夫博弈来学习，目标是最大化整个系统的满意度概率下界。控制器可以利用通过通信、观察以及对其他智能体的粗略模型的任何知识所接收到的信息。

📊 实验亮点

论文通过多个案例研究验证了所提出方法的有效性。具体实验数据未知，但结果表明该方法能够有效地学习复杂模块化环境中的控制策略，并获得较高的系统满意度。与传统的单体强化学习方法相比，该方法在学习效率和控制性能方面均有显著提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人群组控制、交通网络优化、分布式计算系统管理等领域。通过模块化设计和局部策略学习，能够有效降低复杂系统的控制难度，提升系统的鲁棒性和可扩展性，为智能系统的设计和部署提供新的思路。

📄 摘要（原文）

We present a modular approach to \emph{reinforcement learning} (RL) in environments consisting of simpler components evolving in parallel. A monolithic view of such modular environments may be prohibitively large to learn, or may require unrealizable communication between the components in the form of a centralized controller. Our proposed approach is based on the assume-guarantee paradigm where the optimal control for the individual components is synthesized in isolation by making \emph{assumptions} about the behaviors of neighboring components, and providing \emph{guarantees} about their own behavior. We express these \emph{assume-guarantee contracts} as regular languages and provide automatic translations to scalar rewards to be used in RL. By combining local probabilities of satisfaction for each component, we provide a lower bound on the probability of satisfaction of the complete system. By solving a Markov game for each component, RL can produce a controller for each component that maximizes this lower bound. The controller utilizes the information it receives through communication, observations, and any knowledge of a coarse model of other agents. We experimentally demonstrate the efficiency of the proposed approach on a variety of case studies.