An Automated Reinforcement Learning Reward Design Framework with Large Language Model for Cooperative Platoon Coordination
作者: Dixiao Wei, Peng Yi, Jinlong Lei, Yiguang Hong, Yuchuan Du
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2025-04-28
💡 一句话要点
提出基于大语言模型的强化学习奖励函数自动设计框架，用于解决车队协同控制问题。
🎯 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: 强化学习 奖励函数设计 大语言模型 车队协同控制 智能交通系统
📋 核心要点
- 手动设计强化学习奖励函数耗时且易出错，难以应对车队协同控制中复杂多变的任务需求。
- 提出基于大语言模型的PCRD框架，通过LLM初始化和进化优化自动生成高性能奖励函数。
- 实验表明，PCRD生成的奖励函数在多个复杂场景下，性能比人工设计的奖励函数平均提升10%。
📝 摘要（中文）
强化学习在车队协同控制问题中展现了卓越的决策潜力。然而，由于协同目标的多样性、决策问题的复杂性以及手动设计中试错的耗时性，找到一个性能良好的奖励函数来指导强化学习训练以解决复杂的车队协同问题仍然具有挑战性。本文正式定义了车队协同奖励设计问题（PCRDP），将基于强化学习的协同车队控制问题扩展到包含自动奖励函数生成。为了解决PCRDP，我们提出了一种基于大语言模型（LLM）的车队协同奖励设计（PCRD）框架，该框架通过LLM驱动的初始化和迭代优化，系统地自动化奖励函数的发现。在该方法中，LLM首先基于环境代码和任务需求，通过分析和初始奖励（AIR）模块初始化奖励函数，然后基于训练反馈，通过进化模块迭代优化它们。AIR模块引导LLM通过思维链加深对代码和任务的理解，有效缓解代码生成中的幻觉风险。进化模块微调和重构奖励函数，实现训练中探索多样性和收敛稳定性之间的平衡。为了验证我们的方法，我们在长江三角洲交通网络模拟中建立了六个具有不同复杂程度的挑战性协同场景。对比实验结果表明，利用PCRD生成的奖励函数的强化学习智能体始终优于人工设计的奖励函数，在所有场景中平均实现了10%的性能指标提升。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决车队协同控制中的奖励函数设计问题。现有方法依赖人工设计，耗时且需要专家知识，难以适应复杂场景和多样化任务需求。人工设计的奖励函数往往难以平衡多个优化目标，导致训练效果不佳。
核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的强大代码理解和生成能力，自动化奖励函数的设计过程。通过LLM对环境代码和任务需求的理解，生成初始奖励函数，并通过强化学习训练的反馈进行迭代优化，最终得到高性能的奖励函数。
技术框架：PCRD框架包含两个主要模块：分析和初始奖励（AIR）模块和进化模块。AIR模块利用LLM对环境代码和任务需求进行分析，生成初始奖励函数。进化模块根据强化学习训练的反馈，对奖励函数进行微调和重构，实现探索多样性和收敛稳定性之间的平衡。整体流程是LLM根据环境和任务生成初始奖励函数，然后通过强化学习训练，根据训练结果反馈给进化模块进行优化，不断迭代，最终得到最优奖励函数。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用LLM自动化奖励函数的设计过程，摆脱了对人工设计的依赖。AIR模块通过思维链的方式引导LLM理解代码和任务，有效缓解了LLM在代码生成中可能出现的幻觉问题。进化模块则保证了奖励函数在训练过程中的稳定性和多样性。
关键设计：AIR模块的关键设计在于使用思维链提示（Chain-of-Thought prompting）来引导LLM理解环境代码和任务需求，从而生成更合理的初始奖励函数。进化模块的关键设计在于平衡探索多样性和收敛稳定性，通过微调和重构操作，避免陷入局部最优解，并保证训练过程的稳定收敛。具体的参数设置和损失函数细节在论文中未明确给出，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在长江三角洲交通网络模拟的六个复杂场景中，使用PCRD生成的奖励函数的强化学习智能体，其性能始终优于人工设计的奖励函数，平均提升了10%。这证明了PCRD框架在复杂车队协同控制问题中的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能交通系统中的车队协同控制、自动驾驶车辆的路径规划与决策等领域。通过自动生成高性能的奖励函数，可以降低开发成本，提高系统性能，加速智能交通系统的部署和应用。未来，该方法还可以扩展到其他需要复杂奖励函数设计的强化学习任务中。
📄 摘要（原文）
Reinforcement Learning (RL) has demonstrated excellent decision-making potential in platoon coordination problems. However, due to the variability of coordination goals, the complexity of the decision problem, and the time-consumption of trial-and-error in manual design, finding a well performance reward function to guide RL training to solve complex platoon coordination problems remains challenging. In this paper, we formally define the Platoon Coordination Reward Design Problem (PCRDP), extending the RL-based cooperative platoon coordination problem to incorporate automated reward function generation. To address PCRDP, we propose a Large Language Model (LLM)-based Platoon coordination Reward Design (PCRD) framework, which systematically automates reward function discovery through LLM-driven initialization and iterative optimization. In this method, LLM first initializes reward functions based on environment code and task requirements with an Analysis and Initial Reward (AIR) module, and then iteratively optimizes them based on training feedback with an evolutionary module. The AIR module guides LLM to deepen their understanding of code and tasks through a chain of thought, effectively mitigating hallucination risks in code generation. The evolutionary module fine-tunes and reconstructs the reward function, achieving a balance between exploration diversity and convergence stability for training. To validate our approach, we establish six challenging coordination scenarios with varying complexity levels within the Yangtze River Delta transportation network simulation. Comparative experimental results demonstrate that RL agents utilizing PCRD-generated reward functions consistently outperform human-engineered reward functions, achieving an average of 10\% higher performance metrics in all scenarios.