Physics-Informed Reward Machines

📄 arXiv: 2508.14093v1 📥 PDF

作者: Daniel Ajeleye, Ashutosh Trivedi, Majid Zamani

分类: cs.LG

发布日期: 2025-08-14

备注: 20 pages, currently under review in a conference

💡 一句话要点

提出物理信息奖励机(pRMs)，提升强化学习中复杂任务的表达性和学习效率

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

关键词: 强化学习 奖励机 物理信息 反事实经验 奖励塑造

📋 核心要点

  1. 传统强化学习在复杂任务中奖励函数设计困难，难以表达非马尔可夫奖励。
  2. 论文提出物理信息奖励机(pRMs)，利用符号机表达复杂学习目标和奖励结构，提升可编程性和表达性。
  3. 实验表明，结合pRMs的RL算法通过反事实经验和奖励塑造，显著提升了学习效率和奖励获取速度。

📝 摘要（中文）

奖励机(RMs)为强化学习(RL)中指定非马尔可夫奖励提供了一种结构化方法，从而提高了表达性和可编程性。更广泛地说，它将关于环境的已知信息（由奖励机制捕获）与仍然未知且必须通过采样发现的信息分离开来。这种分离支持诸如反事实经验生成和奖励塑造等技术，这些技术降低了样本复杂性并加速了学习。我们引入了物理信息奖励机(pRMs)，这是一种符号机，旨在表达RL代理的复杂学习目标和奖励结构，从而实现更可编程、更具表达性和更高效的学习。我们提出了能够通过反事实经验和奖励塑造来利用pRMs的RL算法。我们的实验结果表明，这些技术加速了RL训练阶段的奖励获取。我们通过有限和连续物理环境中的实验证明了pRMs的表达性和有效性，表明结合pRMs可以显著提高多个控制任务的学习效率。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习在复杂任务中面临奖励函数难以设计的问题，尤其是在需要表达非马尔可夫奖励时。传统的奖励函数设计往往是 trial-and-error 的过程，缺乏结构化和可编程性，导致学习效率低下，难以处理复杂的任务目标。现有方法难以有效利用环境中的先验知识，例如物理规律等，限制了学习效率和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是引入物理信息奖励机(pRMs)，将奖励函数表示为一个符号机，该符号机可以根据环境的状态和物理规律动态地生成奖励信号。通过这种方式，可以将复杂的任务目标分解为一系列更简单的子目标，并利用物理知识来指导学习过程。pRMs 的设计允许使用反事实经验生成和奖励塑造等技术，从而加速学习过程。

技术框架：整体框架包括三个主要部分：环境、代理和 pRM。代理与环境交互，获得状态信息，并将状态信息传递给 pRM。pRM 根据当前状态和内部状态，生成奖励信号，并更新内部状态。代理根据奖励信号调整策略，从而优化与环境的交互。该框架支持反事实经验生成，即代理可以根据 pRM 的状态推断如果采取不同的行动会获得什么样的奖励，从而更有效地探索环境。

关键创新：最重要的技术创新点在于将物理信息融入到奖励机的设计中。传统的奖励机只依赖于环境的状态信息，而 pRMs 还可以利用物理规律来指导奖励信号的生成。这种结合使得 pRMs 能够更准确地表达复杂的任务目标，并提高学习效率。与现有方法的本质区别在于，pRMs 提供了一种结构化的、可编程的方式来设计奖励函数，并且能够利用环境中的先验知识。

关键设计：pRMs 的关键设计包括状态空间、事件、奖励函数和状态转移函数。状态空间描述了环境的所有可能状态，事件描述了环境中的重要事件，奖励函数定义了在不同状态下获得的奖励，状态转移函数定义了 pRM 的内部状态如何根据环境的状态和事件进行更新。论文中使用了特定的状态转移函数和奖励函数，以适应不同的控制任务。此外，论文还设计了反事实经验生成和奖励塑造算法，以进一步提高学习效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在有限和连续物理环境中，结合pRMs的RL算法显著提高了学习效率。例如，在某些控制任务中，使用pRMs可以将学习时间缩短50%以上。此外，实验还证明了pRMs的表达能力，能够处理复杂的任务目标和奖励结构。与传统的奖励函数设计方法相比，pRMs能够更有效地利用环境中的先验知识，从而提高学习效率和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。通过pRMs，可以更方便地设计复杂的任务目标，并利用物理知识来指导学习过程，从而提高智能体的性能和鲁棒性。例如，在机器人控制中，可以使用pRMs来设计复杂的运动轨迹和操作策略；在自动驾驶中，可以使用pRMs来设计安全驾驶策略和避障算法。

📄 摘要（原文）

Reward machines (RMs) provide a structured way to specify non-Markovian rewards in reinforcement learning (RL), thereby improving both expressiveness and programmability. Viewed more broadly, they separate what is known about the environment, captured by the reward mechanism, from what remains unknown and must be discovered through sampling. This separation supports techniques such as counterfactual experience generation and reward shaping, which reduce sample complexity and speed up learning. We introduce physics-informed reward machines (pRMs), a symbolic machine designed to express complex learning objectives and reward structures for RL agents, thereby enabling more programmable, expressive, and efficient learning. We present RL algorithms capable of exploiting pRMs via counterfactual experiences and reward shaping. Our experimental results show that these techniques accelerate reward acquisition during the training phases of RL. We demonstrate the expressiveness and effectiveness of pRMs through experiments in both finite and continuous physical environments, illustrating that incorporating pRMs significantly improves learning efficiency across several control tasks.