Pareto Set Learning for Multi-Objective Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2501.06773v2 📥 PDF

作者: Erlong Liu, Yu-Chang Wu, Xiaobin Huang, Chengrui Gao, Ren-Jian Wang, Ke Xue, Chao Qian

分类: cs.LG

发布日期: 2025-01-12 (更新: 2025-01-14)

备注: AAAI 2025 Accept

💡 一句话要点

提出PSL-MORL，利用超网络学习Pareto集，高效解决多目标强化学习问题

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

关键词: 多目标强化学习 Pareto集学习 超网络 分解方法 策略网络

📋 核心要点

  1. 现有MORL方法难以获得完整Pareto前沿，且单一策略网络无法满足不同偏好的个性化需求。
  2. PSL-MORL利用超网络为每个分解权重生成策略网络参数，高效生成不同子问题的策略。
  3. 实验表明，PSL-MORL在Pareto前沿覆盖率和超体积指标上显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

多目标决策问题在视频游戏、导航和机器人等众多现实场景中涌现。强化学习(RL)在优化决策过程方面具有明显优势，因此研究人员深入研究了多目标RL(MORL)方法，以解决多目标决策问题。然而，以往的方法要么无法获得完整的Pareto前沿，要么仅使用单个策略网络来处理多个目标上的所有偏好，这可能无法为每个偏好产生个性化的解决方案。为了解决这些局限性，我们提出了一种新的基于分解的MORL框架，即用于MORL的Pareto集学习(PSL-MORL)，它利用超网络的生成能力来生成每个分解权重的策略网络的参数，从而为具有高效率的各种标量化子问题生成相对不同的策略。PSL-MORL是一个通用框架，与任何RL算法兼容。理论结果保证了PSL-MORL模型容量的优越性和所获得的策略网络的最优性。通过在各种基准上的大量实验，我们证明了PSL-MORL在实现Pareto前沿的密集覆盖方面的有效性，在超体积和稀疏性指标方面显著优于最先进的MORL方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多目标强化学习中，现有方法无法有效生成完整Pareto前沿，以及无法为不同偏好提供个性化策略的问题。现有方法通常使用单一策略网络来处理所有目标偏好，导致无法针对特定偏好进行优化，或者无法充分探索整个Pareto前沿。

核心思路：论文的核心思路是利用超网络(Hypernetwork)的生成能力，为每个分解权重生成对应的策略网络参数。通过这种方式，可以为不同的标量化子问题生成不同的策略，从而更有效地探索Pareto前沿，并为不同的偏好提供个性化的解决方案。这种方法基于分解的思想，将多目标问题分解为多个单目标子问题，并分别优化。

技术框架：PSL-MORL框架包含以下主要模块：1) 超网络：负责生成策略网络的参数。输入是分解权重，输出是策略网络的权重。2) 策略网络：根据超网络生成的参数，执行动作并与环境交互。3) 强化学习算法：用于训练策略网络，优化每个子问题的目标。4) 分解方法：将多目标问题分解为多个单目标子问题，例如加权和方法或切比雪夫方法。整体流程是，首先使用分解方法生成一组分解权重，然后使用超网络为每个权重生成策略网络参数，接着使用强化学习算法训练每个策略网络，最后得到一组策略，这些策略共同构成Pareto集。

关键创新：最重要的技术创新点是使用超网络来生成策略网络参数。与传统的MORL方法相比，PSL-MORL不需要为所有偏好训练一个单一的策略网络，而是可以为每个偏好生成一个专门的策略网络。这使得PSL-MORL能够更有效地探索Pareto前沿，并为不同的偏好提供更个性化的解决方案。此外，超网络的使用也提高了参数的利用率，减少了训练的计算成本。

关键设计：超网络的设计是关键。论文中可能采用了某种特定的超网络结构，例如多层感知机或卷积神经网络。超网络的输入是分解权重，输出是策略网络的权重。损失函数的设计也至关重要，需要保证超网络能够生成有效的策略网络参数。策略网络的结构也需要仔细设计，以适应特定的任务。此外，分解方法的选择也会影响最终的Pareto集的质量。论文中可能使用了某种特定的分解方法，例如加权和方法或切比雪夫方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PSL-MORL在多个基准测试中显著优于现有MORL方法，尤其是在Pareto前沿的覆盖率和超体积指标上。具体而言，PSL-MORL能够生成更密集且更接近真实Pareto前沿的解集，并且在稀疏性指标上也表现出优势，表明其能够提供更多样化的策略。

🎯 应用场景

PSL-MORL可应用于各种多目标决策问题，如机器人运动规划、资源分配、推荐系统和游戏AI。在机器人领域，可以同时优化路径长度和能量消耗；在推荐系统中，可以平衡用户满意度和平台收益。该方法能够提供更灵活和个性化的解决方案，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Multi-objective decision-making problems have emerged in numerous real-world scenarios, such as video games, navigation and robotics. Considering the clear advantages of Reinforcement Learning (RL) in optimizing decision-making processes, researchers have delved into the development of Multi-Objective RL (MORL) methods for solving multi-objective decision problems. However, previous methods either cannot obtain the entire Pareto front, or employ only a single policy network for all the preferences over multiple objectives, which may not produce personalized solutions for each preference. To address these limitations, we propose a novel decomposition-based framework for MORL, Pareto Set Learning for MORL (PSL-MORL), that harnesses the generation capability of hypernetwork to produce the parameters of the policy network for each decomposition weight, generating relatively distinct policies for various scalarized subproblems with high efficiency. PSL-MORL is a general framework, which is compatible for any RL algorithm. The theoretical result guarantees the superiority of the model capacity of PSL-MORL and the optimality of the obtained policy network. Through extensive experiments on diverse benchmarks, we demonstrate the effectiveness of PSL-MORL in achieving dense coverage of the Pareto front, significantly outperforming state-of-the-art MORL methods in the hypervolume and sparsity indicators.