Increasing Information for Model Predictive Control with Semi-Markov Decision Processes
作者: Rémy Hosseinkhan Boucher, Onofrio Semeraro, Lionel Mathelin
分类: cs.LG
发布日期: 2025-01-28
期刊: Proceedings of the 6th Annual Learning for Dynamics & Control Conference, p. 1400--1414, volume 242, publisher: Proceedings of Machine Learning Research, 2024
💡 一句话要点
利用半马尔可夫决策过程，提升模型预测控制的信息增益
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 模型预测控制 半马尔可夫决策过程 时间抽象 信息论 样本复杂度 强化学习 动态系统
📋 核心要点
- 现有学习型模型预测控制方法的信息利用受限于系统局部状态，导致样本复杂度较高。
- 论文提出利用半马尔可夫决策过程进行时间抽象，增加每次采样所能获取的信息量。
- 该框架在固定采样预算下，提升了数据的信息量，从而降低了学习所需的样本数量。
📝 摘要（中文）
本文针对动态系统的学习型模型预测控制（Learning-Based Model Predictive Control）中，利用信息论准则加速学习过程时存在的样本复杂度问题，提出了一种解决方案。现有方法中，序列探索机会受限于系统的局部状态，限制了观测信息量。本文通过引入半马尔可夫决策过程（Semi-Markov Decision Processes）框架，实现了时间抽象，从而在固定的采样预算下，增加了收集数据的总信息量，最终降低了样本复杂度。
🔬 方法详解
问题定义：现有的基于学习的模型预测控制方法在动态系统探索时，由于探索轨迹受限于系统当前局部状态，导致每次采样所能获取的信息量有限。这使得学习过程需要大量的样本才能达到较好的控制性能，即样本复杂度较高。因此，如何提高每次采样所能获取的信息量，从而降低样本复杂度，是本文要解决的核心问题。
核心思路：论文的核心思路是通过引入时间抽象来增加每次采样所能获取的信息量。具体而言，利用半马尔可夫决策过程（SMDP）框架，允许智能体执行持续时间不定的动作（宏动作），从而跳过一些中间状态，直接探索更远的状态空间。这样，在相同的采样预算下，智能体可以探索更多的状态，从而获取更多的信息。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 将原始的马尔可夫决策过程（MDP）转化为半马尔可夫决策过程（SMDP），其中动作对应于持续时间不定的宏动作。2) 利用SMDP框架进行策略学习，目标是最大化累积奖励。3) 将学习到的策略应用于模型预测控制中，实现对动态系统的控制。框架的关键在于如何设计和学习有效的宏动作，以及如何将SMDP框架与模型预测控制相结合。
关键创新：该论文的关键创新在于将半马尔可夫决策过程引入到学习型模型预测控制中，通过时间抽象来增加每次采样所能获取的信息量。与传统的MDP方法相比，SMDP允许智能体执行持续时间不定的动作，从而跳过一些中间状态，直接探索更远的状态空间。这种时间抽象可以有效地提高探索效率，降低样本复杂度。
关键设计：论文中关于宏动作的设计和学习，以及SMDP框架与模型预测控制的结合方式是关键的设计细节。具体的宏动作设计可能依赖于具体的应用场景和动态系统特性。损失函数的设计需要考虑如何平衡探索和利用，以及如何鼓励智能体探索更有价值的状态。此外，如何有效地将学习到的SMDP策略应用于模型预测控制中，也是一个需要仔细考虑的问题。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文的主要实验结果表明，与传统的基于MDP的学习型模型预测控制方法相比，基于SMDP的方法在相同的采样预算下，能够更快地学习到有效的控制策略，从而降低了样本复杂度。具体的性能提升幅度取决于具体的应用场景和系统特性，但总体趋势是显著的。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要进行在线学习和控制的动态系统，例如机器人导航、自动驾驶、资源管理、以及工业过程控制等领域。通过降低样本复杂度，该方法可以更快地适应新的环境和任务，提高控制系统的性能和鲁棒性。未来，该方法有望在资源受限或环境动态变化的场景中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Recent works in Learning-Based Model Predictive Control of dynamical systems show impressive sample complexity performances using criteria from Information Theory to accelerate the learning procedure. However, the sequential exploration opportunities are limited by the system local state, restraining the amount of information of the observations from the current exploration trajectory. This article resolves this limitation by introducing temporal abstraction through the framework of Semi-Markov Decision Processes. The framework increases the total information of the gathered data for a fixed sampling budget, thus reducing the sample complexity.