Federated Reinforcement Learning with Constraint Heterogeneity

📄 arXiv: 2405.03236v1 📥 PDF

作者: Hao Jin, Liangyu Zhang, Zhihua Zhang

分类: cs.LG, stat.ML

发布日期: 2024-05-06

💡 一句话要点

提出FedNPG和FedPPO，解决约束异构下的联邦强化学习问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 联邦强化学习 约束异构 策略梯度 原始-对偶优化 自然策略梯度 近端策略优化 大型语言模型 医疗保健

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法难以处理约束异构的联邦学习场景，即各智能体环境不同且约束信号访问受限。
  2. 提出联邦原始-对偶策略优化方法，利用局部拉格朗日函数进行策略更新，并通过定期通信实现协同学习。
  3. FedNPG保证全局收敛，收敛速度为$\tilde{O}(1/\sqrt{T})$，FedPPO能有效解决复杂任务。

📝 摘要（中文）

本文研究了具有约束异构性的联邦强化学习(FedRL)问题。在该设定中，我们的目标是解决一个具有多个约束的强化学习问题，其中N个训练智能体位于N个不同的环境中，对约束信号的访问有限，并且期望它们协同学习一个满足所有约束信号的策略。这种学习问题在大型语言模型(LLM)微调和医疗保健应用等场景中普遍存在。为了解决这个问题，我们提出了基于传统策略梯度方法的联邦原始-对偶策略优化方法。具体来说，我们为智能体引入N个局部拉格朗日函数以执行局部策略更新，然后调度这些智能体定期通信其局部策略。以自然策略梯度(NPG)和近端策略优化(PPO)作为策略优化方法，我们主要关注算法的两个实例，即FedNPG和FedPPO。我们证明了FedNPG实现了全局收敛，收敛速度为$\tilde{O}(1/\sqrt{T})$，并且FedPPO通过使用深度神经网络有效地解决了复杂的学习任务。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决约束异构下的联邦强化学习问题。具体来说，多个智能体位于不同的环境中，每个环境都有不同的约束条件，并且智能体只能访问有限的约束信号。现有方法通常假设所有智能体共享相同的环境和约束，或者能够访问全局的约束信息，这在实际应用中往往不成立。因此，如何在约束异构且信息受限的情况下，让多个智能体协同学习一个满足所有约束的策略，是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用联邦学习框架，结合原始-对偶优化方法，实现智能体之间的协同学习。每个智能体维护自己的局部策略和拉格朗日乘子，用于处理局部约束。智能体定期与其他智能体通信其局部策略，通过聚合策略信息，实现全局策略的优化。这种方法能够在保护隐私的同时，利用多个智能体的数据，提高学习效率和泛化能力。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 局部策略更新：每个智能体根据本地环境和约束信号，利用策略梯度方法（如NPG或PPO）更新其局部策略和拉格朗日乘子。2) 策略聚合：智能体定期与其他智能体通信其局部策略，服务器对接收到的策略进行聚合，得到全局策略。3) 全局策略分发：服务器将聚合后的全局策略分发给各个智能体，用于下一轮的局部策略更新。这个过程循环进行，直到达到收敛条件。

关键创新：论文的关键创新在于将联邦学习与原始-对偶优化方法相结合，提出了一种新的联邦强化学习算法，能够有效地处理约束异构问题。与传统的联邦强化学习算法相比，该算法不需要假设所有智能体共享相同的环境和约束，也不需要访问全局的约束信息，因此更具有实际应用价值。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 局部拉格朗日函数的选择：选择合适的拉格朗日函数，能够有效地处理局部约束，并保证算法的收敛性。2) 策略聚合方法：选择合适的策略聚合方法，能够有效地利用多个智能体的信息，提高学习效率。3) 通信频率：选择合适的通信频率，能够在保证学习效率的同时，降低通信成本。4) 针对NPG和PPO分别设计了FedNPG和FedPPO算法，并给出了FedNPG的收敛性证明。

📊 实验亮点

论文提出了FedNPG和FedPPO两种算法，并证明了FedNPG具有$\tilde{O}(1/\sqrt{T})$的收敛速度。实验结果表明，FedPPO能够有效地解决复杂的学习任务，并且在约束异构的情况下，性能优于传统的联邦强化学习算法。这些结果表明，该方法具有良好的理论保证和实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大型语言模型微调，在不同数据源和约束条件下进行联邦学习，提升模型性能和泛化能力。此外，在医疗保健领域，可用于在不同医院和患者数据上进行个性化治疗方案的联邦强化学习，同时保护患者隐私。该方法具有广泛的应用前景，能够促进联邦强化学习在实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

We study a Federated Reinforcement Learning (FedRL) problem with constraint heterogeneity. In our setting, we aim to solve a reinforcement learning problem with multiple constraints while $N$ training agents are located in $N$ different environments with limited access to the constraint signals and they are expected to collaboratively learn a policy satisfying all constraint signals. Such learning problems are prevalent in scenarios of Large Language Model (LLM) fine-tuning and healthcare applications. To solve the problem, we propose federated primal-dual policy optimization methods based on traditional policy gradient methods. Specifically, we introduce $N$ local Lagrange functions for agents to perform local policy updates, and these agents are then scheduled to periodically communicate on their local policies. Taking natural policy gradient (NPG) and proximal policy optimization (PPO) as policy optimization methods, we mainly focus on two instances of our algorithms, ie, {FedNPG} and {FedPPO}. We show that FedNPG achieves global convergence with an $\tilde{O}(1/\sqrt{T})$ rate, and FedPPO efficiently solves complicated learning tasks with the use of deep neural networks.