Federated Reinforcement Learning in Heterogeneous Environments

📄 arXiv: 2507.14487v1 📥 PDF

作者: Ukjo Hwang, Songnam Hong

分类: cs.LG

发布日期: 2025-07-19

💡 一句话要点

提出FedRQ算法，解决环境异构下的联邦强化学习鲁棒性问题

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

关键词: 联邦强化学习 环境异构性 鲁棒性 全局目标函数 FedRQ算法

📋 核心要点

  1. 现有联邦强化学习方法在环境异构性下难以保证全局策略的鲁棒性，面临性能下降的挑战。
  2. 提出一种新的全局目标函数，优化全局策略在异构环境及其扰动下的鲁棒性，提升泛化能力。
  3. 提出的FedRQ算法在异构环境中表现出优越的性能，验证了其有效性和鲁棒性，超越现有算法。

📝 摘要（中文）

本文研究了环境异构下的联邦强化学习(FRL-EH)框架，其中本地环境表现出统计异质性。在此框架内，智能体通过聚合它们的集体经验来协作学习全局策略，同时保护其本地轨迹的隐私。为了更好地反映真实场景，本文通过提出一种新的全局目标函数，引入了一个鲁棒的FRL-EH框架。该函数专门用于优化全局策略，确保其在异构本地环境及其合理扰动下的鲁棒性能。本文提出了一种名为FedRQ的表格型FRL算法，并在理论上证明了其对全局目标函数的最优策略的渐近收敛性。此外，本文通过使用期望损失将FedRQ扩展到具有连续状态空间的环境，解决了在状态空间的连续子集上最小化值函数的关键挑战。这一进步有助于将FedRQ的原理与各种基于深度神经网络(DNN)的RL算法无缝集成。广泛的经验评估验证了本文的FRL算法在各种异构环境中的有效性和鲁棒性，始终优于现有的最先进的FRL算法。

🔬 方法详解

问题定义：现有联邦强化学习方法在处理环境异构性时，难以保证学习到的全局策略在所有本地环境中的鲁棒性。每个本地环境的统计特性不同，导致局部策略差异大，简单聚合可能导致全局策略在某些环境中表现不佳。此外，隐私保护的要求也限制了直接共享原始数据，增加了学习难度。

核心思路：本文的核心思路是设计一个鲁棒的全局目标函数，该函数不仅考虑了在各个本地环境中的平均性能，还考虑了环境扰动下的性能。通过优化这个鲁棒的目标函数，可以学习到一个对环境变化不敏感的全局策略，从而提高在异构环境中的泛化能力。

技术框架：整体框架包括多个本地智能体和一个中央服务器。每个本地智能体在自己的环境中进行强化学习，并定期将学习到的策略或值函数参数发送到中央服务器。中央服务器使用联邦平均等方法聚合这些参数，得到一个全局策略或值函数。然后，中央服务器将更新后的全局策略或值函数发送回本地智能体，进行下一轮迭代。本文提出的FedRQ算法在此框架下运行。

关键创新：本文最重要的技术创新点在于提出了一个新的全局目标函数，该函数显式地考虑了环境异构性和扰动。传统的联邦强化学习方法通常只关注在各个本地环境中的平均性能，而忽略了环境变化带来的影响。通过引入对环境扰动的鲁棒性约束，可以学习到更加稳定的全局策略。

关键设计：本文提出了FedRQ算法，这是一种表格型FRL算法，并将其扩展到连续状态空间。对于连续状态空间，使用了期望损失来最小化值函数。此外，论文还详细描述了如何将FedRQ的原理与基于深度神经网络(DNN)的RL算法集成，从而可以应用于更复杂的环境。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的DNN-based RL算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，本文提出的FedRQ算法在各种异构环境中均优于现有的最先进的FRL算法。具体而言，FedRQ在多个测试环境中取得了显著的性能提升，尤其是在环境扰动较大的情况下，其鲁棒性优势更加明显。实验结果验证了本文提出的全局目标函数的有效性和FedRQ算法的优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人集群协作、自动驾驶车队管理、智能交通系统优化等领域。在这些场景中，各个智能体所处的环境可能存在差异，例如不同的交通路况、不同的地形条件等。通过联邦强化学习，可以使这些智能体协同学习，提高整体系统的性能和鲁棒性，同时保护各个智能体的隐私。

📄 摘要（原文）

We investigate a Federated Reinforcement Learning with Environment Heterogeneity (FRL-EH) framework, where local environments exhibit statistical heterogeneity. Within this framework, agents collaboratively learn a global policy by aggregating their collective experiences while preserving the privacy of their local trajectories. To better reflect real-world scenarios, we introduce a robust FRL-EH framework by presenting a novel global objective function. This function is specifically designed to optimize a global policy that ensures robust performance across heterogeneous local environments and their plausible perturbations. We propose a tabular FRL algorithm named FedRQ and theoretically prove its asymptotic convergence to an optimal policy for the global objective function. Furthermore, we extend FedRQ to environments with continuous state space through the use of expectile loss, addressing the key challenge of minimizing a value function over a continuous subset of the state space. This advancement facilitates the seamless integration of the principles of FedRQ with various Deep Neural Network (DNN)-based RL algorithms. Extensive empirical evaluations validate the effectiveness and robustness of our FRL algorithms across diverse heterogeneous environments, consistently achieving superior performance over the existing state-of-the-art FRL algorithms.