A Provable Approach for End-to-End Safe Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.21852v1 📥 PDF

作者: Akifumi Wachi, Kohei Miyaguchi, Takumi Tanabe, Rei Sato, Youhei Akimoto

分类: cs.LG, cs.AI, cs.IT, cs.RO

发布日期: 2025-05-28

备注: 27 pages

💡 一句话要点

提出PLS：一种可证明的端到端安全强化学习方法，确保学习和部署全过程的安全性。

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

关键词: 安全强化学习 离线强化学习 高斯过程 策略优化 回报条件监督学习

📋 核心要点

  1. 现有安全强化学习方法难以在学习和部署的全过程中保证策略的安全性，这是一个长期存在的挑战。
  2. PLS方法结合离线安全RL和安全策略部署，通过高斯过程优化目标回报，实现安全策略的终身保障。
  3. 实验结果表明，PLS在安全性和奖励性能上均优于现有基线方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

安全强化学习（RL）领域的一个长期目标是确保策略在从学习到运行的整个过程中的安全性。然而，现有的安全RL范式在实现这一目标方面存在固有的困难。我们提出了一种名为“可证明的终身安全RL”（PLS）的方法，该方法将离线安全RL与安全策略部署相结合，以应对这一挑战。我们提出的方法首先使用回报条件监督学习离线学习策略，然后部署该策略，同时使用高斯过程（GP）谨慎地优化一组有限的参数，即目标回报。在理论上，我们通过分析目标回报和实际回报之间的数学关系来证明使用GP的合理性。然后，我们证明PLS在高概率下找到接近最优的目标回报，同时保证安全性。在实验上，我们证明PLS在安全性和奖励性能方面都优于基线，从而实现了在从学习到运行的整个生命周期中获得高奖励并确保策略安全性的长期目标。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决安全强化学习中，现有方法难以在策略学习和部署的整个生命周期内保证安全性的问题。现有的安全RL方法通常只关注学习过程中的安全性，而忽略了部署阶段可能出现的风险，或者过于保守，导致奖励性能下降。

核心思路：论文的核心思路是将离线安全RL与安全策略部署相结合。首先，利用离线数据学习一个初始的安全策略；然后，在部署阶段，通过谨慎地优化目标回报，来调整策略，从而在保证安全性的前提下，尽可能地提高奖励。这种方法避免了在线探索带来的风险，并且能够利用离线数据进行高效学习。

技术框架：PLS方法包含两个主要阶段：离线策略学习和在线安全部署。在离线阶段，使用回报条件监督学习（Return-Conditioned Supervised Learning）从离线数据中学习一个初始策略。在在线部署阶段，使用高斯过程（GP）来优化目标回报，从而调整策略。GP模型用于建模目标回报和实际回报之间的关系，并利用置信区间来保证安全性。

关键创新：PLS的关键创新在于将离线学习和在线安全部署相结合，并利用高斯过程来保证安全性。与传统的安全RL方法相比，PLS能够更好地利用离线数据，避免在线探索带来的风险，并且能够更有效地平衡安全性和奖励性能。此外，论文还从理论上证明了使用GP的合理性，并给出了安全性的保证。

关键设计：PLS的关键设计包括：1) 使用回报条件监督学习来学习初始策略，这使得能够从离线数据中学习到有效的策略；2) 使用高斯过程来建模目标回报和实际回报之间的关系，并利用置信区间来保证安全性；3) 谨慎地优化目标回报，避免过度探索带来的风险。具体而言，GP模型的核函数选择和超参数设置会影响模型的性能，需要根据具体任务进行调整。此外，置信区间的宽度也需要仔细选择，以平衡安全性和奖励性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PLS方法在多个安全强化学习任务中都取得了显著的性能提升。具体而言，PLS在安全性和奖励性能方面都优于现有的基线方法，例如CPO、TRPO等。在某些任务中，PLS能够在保证安全性的前提下，获得接近最优的奖励性能。此外，实验还验证了PLS的理论保证，即PLS能够在高概率下找到接近最优的目标回报，同时保证安全性。

🎯 应用场景

PLS方法可应用于各种需要高度安全性的强化学习场景，例如自动驾驶、机器人控制、医疗决策等。该方法能够在保证安全的前提下，学习到高性能的策略，从而提高系统的可靠性和效率。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的环境和任务中，例如多智能体系统、部分可观测环境等。

📄 摘要（原文）

A longstanding goal in safe reinforcement learning (RL) is a method to ensure the safety of a policy throughout the entire process, from learning to operation. However, existing safe RL paradigms inherently struggle to achieve this objective. We propose a method, called Provably Lifetime Safe RL (PLS), that integrates offline safe RL with safe policy deployment to address this challenge. Our proposed method learns a policy offline using return-conditioned supervised learning and then deploys the resulting policy while cautiously optimizing a limited set of parameters, known as target returns, using Gaussian processes (GPs). Theoretically, we justify the use of GPs by analyzing the mathematical relationship between target and actual returns. We then prove that PLS finds near-optimal target returns while guaranteeing safety with high probability. Empirically, we demonstrate that PLS outperforms baselines both in safety and reward performance, thereby achieving the longstanding goal to obtain high rewards while ensuring the safety of a policy throughout the lifetime from learning to operation.