Seldonian Reinforcement Learning for Ad Hoc Teamwork
作者: Edoardo Zorzi, Alberto Castellini, Leonidas Bakopoulos, Georgios Chalkiadakis, Alessandro Farinelli
分类: cs.LG
发布日期: 2025-03-05 (更新: 2025-08-17)
备注: Presented at the 2nd Reinforcement Learning Conference (RLC2025), Edmonton, Canada. To be published in the Proceedings of the Reinforcement Learning Journal 2025
💡 一句话要点
提出基于Seldonian优化的离线强化学习方法，解决Ad Hoc团队合作中的安全可靠性问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 离线强化学习 Seldonian优化 Ad Hoc团队合作 安全约束 多智能体系统
📋 核心要点
- 现有离线强化学习方法缺乏对期望行为的统计保证，限制了其在安全关键场景的应用。
- 该论文提出一种基于Seldonian优化的离线强化学习方法，保证策略性能的同时，满足预定义的安全性约束。
- 实验表明，该方法在Ad Hoc团队合作问题中能找到更可靠的策略，并提升样本效率。
📝 摘要（中文）
大多数离线强化学习算法虽然能返回最优策略，但无法保证期望行为的统计特性。这可能在安全攸关的应用中产生可靠性问题，例如在某些多智能体领域，智能体（可能包括人类）需要相互协作以达成目标，且不能互相伤害。本文提出了一种受Seldonian优化启发的离线强化学习新方法，该方法返回具有良好性能，且在统计上保证了关于预定义期望行为的策略。特别地，我们关注Ad Hoc团队合作场景，其中智能体必须在没有事先协调的情况下与新的队友协作。我们的方法只需要一个预先收集的数据集、一组智能体的候选策略以及关于其他参与者可能遵循的策略的规范——它不需要进一步的交互、训练或关于策略类型和架构的假设。我们在Ad Hoc团队合作问题中测试了我们的算法，结果表明，该算法能够持续找到可靠的策略，同时相对于标准机器学习基线提高了样本效率。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决Ad Hoc团队合作中，智能体在没有事先协调的情况下与新队友协作时，如何学习到既能保证性能又能满足安全约束的策略。现有离线强化学习方法虽然可以学习到最优策略，但无法提供关于策略安全性的统计保证，这在安全攸关的Ad Hoc团队合作场景中是一个严重的问题。
核心思路：论文的核心思路是利用Seldonian优化框架，在离线数据上学习策略。Seldonian优化能够在满足预定义安全约束的前提下，最大化策略的性能。通过将安全约束纳入优化过程中，可以保证学习到的策略在实际应用中是可靠的。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据收集：收集Ad Hoc团队合作场景下的离线数据集，包含智能体的行为和环境反馈。2) 策略生成：为智能体生成一组候选策略。3) 安全约束定义：定义Ad Hoc团队合作场景下的安全约束，例如避免碰撞、保证资源分配公平等。4) Seldonian优化：利用Seldonian优化算法，在离线数据集上选择满足安全约束且性能最佳的策略。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将Seldonian优化引入到离线强化学习中，从而能够在保证策略性能的同时，提供关于策略安全性的统计保证。与传统的离线强化学习方法相比，该方法能够更好地应对安全攸关的Ad Hoc团队合作场景。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 安全约束的定义方式，需要根据具体的Ad Hoc团队合作场景进行设计。2) Seldonian优化算法的选择，需要根据离线数据集的特点和安全约束的复杂程度进行选择。3) 候选策略的生成方式，需要保证候选策略的多样性和覆盖性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在Ad Hoc团队合作问题中能够持续找到可靠的策略，同时相对于标准机器学习基线提高了样本效率。具体而言，该方法能够在保证安全约束满足的前提下，达到与基线方法相近甚至更高的性能，并且需要的样本数量更少，这表明该方法具有更好的泛化能力和实用性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种Ad Hoc团队合作场景，例如人机协作机器人、自动驾驶车辆编队、智能交通管理系统等。通过保证智能体行为的安全性，可以提高系统的可靠性和安全性，降低事故发生的风险，从而提升用户体验和信任度。未来，该方法有望扩展到更复杂的安全关键系统中。
📄 摘要（原文）
Most offline RL algorithms return optimal policies but do not provide statistical guarantees on desirable behaviors. This could generate reliability issues in safety-critical applications, such as in some multiagent domains where agents, and possibly humans, need to interact to reach their goals without harming each other. In this work, we propose a novel offline RL approach, inspired by Seldonian optimization, which returns policies with good performance and statistically guaranteed properties with respect to predefined desirable behaviors. In particular, our focus is on Ad Hoc Teamwork settings, where agents must collaborate with new teammates without prior coordination. Our method requires only a pre-collected dataset, a set of candidate policies for our agent, and a specification about the possible policies followed by the other players -- it does not require further interactions, training, or assumptions on the type and architecture of the policies. We test our algorithm in Ad Hoc Teamwork problems and show that it consistently finds reliable policies while improving sample efficiency with respect to standard ML baselines.