Model-free Reinforcement Learning for Model-based Control: Towards Safe, Interpretable and Sample-efficient Agents
作者: Thomas Banker, Ali Mesbah
分类: cs.LG, eess.SY
发布日期: 2025-07-17
💡 一句话要点
结合模型与无模型强化学习，提升智能体安全性、可解释性和样本效率
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 模型预测控制 贝叶斯优化 策略搜索 离线强化学习
📋 核心要点
- 无模型强化学习依赖深度神经网络，存在样本效率低、安全性差和可解释性弱等问题。
- 论文提出结合基于模型的智能体，利用系统动力学模型进行安全策略学习，并用无模型RL弥补模型缺陷。
- 论文探讨了贝叶斯优化、策略搜索RL和离线策略等学习方法在基于模型智能体中的应用。
📝 摘要（中文）
在不确定性下训练智能体进行最优决策是现代自主系统快速发展的关键。无模型强化学习(RL)使决策智能体能够通过系统交互直接提高性能，而无需关于系统的先验知识。然而，无模型RL通常依赖于配备深度神经网络函数逼近器的智能体，利用网络的表达能力来捕获复杂系统的策略和价值函数。但是，神经网络放大了无模型RL中样本效率低、学习不安全和可解释性有限的问题。为此，本文提出将基于模型的智能体作为控制策略逼近的一种引人注目的替代方案，利用系统动力学、成本和约束的自适应模型进行安全策略学习。这些模型可以编码先验系统知识，以告知、约束和帮助解释智能体的决策，而模型失配造成的缺陷可以通过无模型RL来弥补。我们概述了学习基于模型的智能体（以模型预测控制为例）的优势和挑战，并详细介绍了主要的学习方法：贝叶斯优化、策略搜索RL和离线策略，以及它们各自的优势。虽然无模型RL已经确立了很长时间，但它与基于模型的智能体的相互作用在很大程度上仍未被探索，这激发了我们对它们在安全和可解释的决策智能体的样本高效学习方面的结合潜力的看法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决无模型强化学习在复杂控制任务中存在的样本效率低、学习过程不安全以及决策过程缺乏可解释性的问题。现有方法依赖于深度神经网络来近似策略和价值函数，虽然具有强大的表达能力，但也导致了上述问题，限制了其在安全关键型领域的应用。
核心思路：论文的核心思路是将基于模型的控制方法与无模型强化学习相结合。基于模型的控制方法利用系统动力学模型进行策略学习，可以编码先验知识，提高学习效率和安全性。同时，利用无模型强化学习来弥补模型不准确带来的缺陷，提高鲁棒性。
技术框架：论文主要探讨了三种将基于模型的控制与强化学习相结合的技术框架：贝叶斯优化、策略搜索强化学习和离线策略。贝叶斯优化用于优化模型参数，策略搜索强化学习直接优化控制策略，离线策略则利用历史数据进行学习。整体流程是首先利用先验知识构建系统动力学模型，然后利用上述三种方法之一进行策略学习，最后利用无模型强化学习进行微调和优化。
关键创新：论文的关键创新在于强调了基于模型的控制方法与无模型强化学习相结合的潜力，并探讨了多种结合方式。与传统无模型强化学习相比，该方法可以提高样本效率、安全性和可解释性。与纯粹的基于模型的方法相比，该方法可以提高鲁棒性，应对模型不准确的情况。
关键设计：论文没有提出具体的网络结构或损失函数，而是侧重于框架性的探讨。关键设计在于如何有效地结合基于模型的控制和无模型强化学习，例如如何利用模型预测控制生成训练数据，如何设计奖励函数来引导策略学习，以及如何利用无模型强化学习来修正模型误差。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文主要为综述性质，侧重于方法论的探讨，没有提供具体的实验结果。但论文指出了结合基于模型的控制和无模型强化学习的潜在优势，并概述了三种可行的结合方式，为未来的研究提供了方向。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、智能制造等领域。通过结合基于模型的控制和无模型强化学习，可以开发出更加安全、可靠和高效的智能体，解决复杂环境下的控制问题，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。
📄 摘要（原文）
Training sophisticated agents for optimal decision-making under uncertainty has been key to the rapid development of modern autonomous systems across fields. Notably, model-free reinforcement learning (RL) has enabled decision-making agents to improve their performance directly through system interactions, with minimal prior knowledge about the system. Yet, model-free RL has generally relied on agents equipped with deep neural network function approximators, appealing to the networks' expressivity to capture the agent's policy and value function for complex systems. However, neural networks amplify the issues of sample inefficiency, unsafe learning, and limited interpretability in model-free RL. To this end, this work introduces model-based agents as a compelling alternative for control policy approximation, leveraging adaptable models of system dynamics, cost, and constraints for safe policy learning. These models can encode prior system knowledge to inform, constrain, and aid in explaining the agent's decisions, while deficiencies due to model mismatch can be remedied with model-free RL. We outline the benefits and challenges of learning model-based agents -- exemplified by model predictive control -- and detail the primary learning approaches: Bayesian optimization, policy search RL, and offline strategies, along with their respective strengths. While model-free RL has long been established, its interplay with model-based agents remains largely unexplored, motivating our perspective on their combined potentials for sample-efficient learning of safe and interpretable decision-making agents.