FlowRL: Flow-Augmented Few-Shot Reinforcement Learning for Semi-Structured Sensor Data

📄 arXiv: 2409.14178v3 📥 PDF

作者: Mohammad Pivezhandi, Abusayeed Saifullah

分类: cs.LG

发布日期: 2024-09-21 (更新: 2026-01-10)

备注: 13 pages, 5 figures, 2 tables

💡 一句话要点

FlowRL：利用流增强的少样本强化学习处理半结构化传感器数据

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

关键词: 少样本强化学习 连续归一化流 数据增强 半结构化数据 动态电压频率调整

📋 核心要点

  1. 少样本强化学习在传感器数据有限的情况下面临挑战，尤其是在半结构化数据中，数据间的相关性难以有效利用。
  2. FlowRL利用连续归一化流生成高质量合成数据，通过潜在空间引导和特征加权流匹配，增强数据多样性和相关性。
  3. 在DVFS案例研究中，FlowRL在NVIDIA Jetson TX2上实现了高达35%的帧率提升，并加速了Q值收敛。

📝 摘要（中文）

在传感器数据有限的少样本场景下进行强化学习（RL）极具挑战性，尤其是在动态电压和频率调整（DVFS）等应用中，传感器读数是具有内在相关性的半结构化数据。我们提出了一种流增强强化学习（FlowRL）方法，该方法利用连续归一化流为少样本RL生成高质量的合成数据。通过整合用于多样性的潜在空间引导和用于保留关键数据相关性的特征加权流匹配，FlowRL提高了样本效率和策略鲁棒性。在NVIDIA Jetson TX2上的DVFS案例研究中，我们的方法实现了高达35%的帧率提升和更快的Q值收敛，证明了其在资源受限环境中的有效性。FlowRL可以推广到其他半结构化领域，如机器人和智能电网，为数据稀缺的RL环境提供可扩展的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决半结构化传感器数据下的少样本强化学习问题。现有方法在数据量不足时，难以学习到有效的策略，尤其是在数据具有内在相关性的情况下，直接应用传统强化学习方法会导致性能下降。现有方法无法充分利用少量数据中的信息，并且难以泛化到新的环境。

核心思路：论文的核心思路是利用连续归一化流（Continuous Normalizing Flows, CNF）生成高质量的合成数据，从而扩充训练样本，提高强化学习算法的性能。通过CNF学习真实数据的分布，并生成与真实数据相似但又具有一定多样性的合成数据，从而缓解数据稀缺的问题。

技术框架：FlowRL的整体框架包括以下几个主要模块：1) 数据收集模块：收集少量的真实传感器数据。2) CNF训练模块：使用收集到的真实数据训练连续归一化流模型，学习数据的潜在分布。3) 合成数据生成模块：利用训练好的CNF模型生成合成数据，并结合潜在空间引导，增加数据的多样性。4) 强化学习训练模块：使用真实数据和合成数据混合训练强化学习模型，学习最优策略。

关键创新：FlowRL的关键创新在于：1) 将连续归一化流引入到少样本强化学习中，用于生成高质量的合成数据。2) 提出了潜在空间引导方法，用于增加合成数据的多样性，避免模型过拟合。3) 提出了特征加权流匹配方法，用于保留关键数据之间的相关性，保证合成数据的质量。

关键设计：在CNF的训练过程中，使用了特征加权流匹配损失函数，该损失函数根据特征的重要性对流匹配过程进行加权，从而更好地保留关键特征之间的相关性。在潜在空间引导过程中，通过在潜在空间中添加噪声来增加数据的多样性。强化学习模型使用了DQN算法，并对网络结构进行了优化，以适应半结构化传感器数据的特点。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FlowRL在NVIDIA Jetson TX2上的DVFS案例研究中，相比于基线方法，实现了高达35%的帧率提升，并且Q值收敛速度更快。这表明FlowRL能够有效地利用合成数据，提高强化学习算法的性能。此外，实验还验证了FlowRL在不同数据集上的泛化能力，证明了其在半结构化传感器数据上的有效性。

🎯 应用场景

FlowRL具有广泛的应用前景，包括但不限于：动态电压和频率调整（DVFS）、机器人控制、智能电网、物联网设备管理等。在这些领域中，传感器数据通常是半结构化的，并且数据量有限。FlowRL可以有效地利用这些数据，提高系统的性能和效率，降低成本，并为资源受限的环境提供可扩展的解决方案。未来，FlowRL可以进一步扩展到其他数据稀缺的强化学习场景。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) in few-shot scenarios with limited sensor data is challenging due to insufficient training samples, particularly in applications like Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS) where sensor readings are semi-structured with inherent correlations. We propose Flow-Augmented Reinforcement Learning (FlowRL), a novel method that leverages continuous normalizing flows to generate high-quality synthetic data for few-shot RL. By integrating latent space bootstrapping for diversity and feature-weighted flow matching to preserve critical data correlations, FlowRL enhances sample efficiency and policy robustness. Evaluated on a DVFS case study using the NVIDIA Jetson TX2, our approach achieves up to 35\% higher frame rates and faster Q-value convergence compared to baselines, demonstrating its effectiveness in resource-constrained environments. FlowRL generalizes to other semi-structured domains, such as robotics and smart grids, offering a scalable solution for data-scarce RL settings.