R2L: Reliable Reinforcement Learning: Guaranteed Return & Reliable Policies in Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2510.18074v1 📥 PDF

作者: Nadir Farhi

分类: cs.LG, cs.AI, math.OC

发布日期: 2025-10-20

备注: 27 pages

💡 一句话要点

提出R2L：一种可靠强化学习方法，保证回报并优化不确定性下的策略。

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

关键词: 可靠强化学习 风险约束 状态增强 序贯决策 策略优化

📋 核心要点

  1. 传统强化学习侧重于最大化期望回报，忽略了实际应用中对成功概率的保证需求，尤其是在高风险场景下。
  2. 论文提出一种新的可靠强化学习公式，通过最大化累积回报超过预定阈值的概率来优化策略，确保性能的可靠性。
  3. 通过状态增强表示，将可靠强化学习问题转化为标准强化学习问题，可以直接应用现有算法，并在可靠路由问题上验证了有效性。

📝 摘要（中文）

本文致力于解决强化学习（RL）中确定可靠策略的问题，重点关注不确定性下的优化和性能保证的需求。传统的RL算法旨在最大化期望回报，但许多实际应用（如路由、资源分配或风险下的序贯决策）不仅需要高平均性能，还需要保证成功的概率。为此，我们提出了一种新的公式，其目标是最大化累积回报超过预定阈值的概率。我们证明了这种可靠的RL问题可以通过状态增强表示，转化为标准的RL问题，从而允许使用现有的RL和深度RL算法，而无需全新的算法框架。理论结果确立了两种公式的等价性，并表明可以通过适当调整诸如Q-learning或Dueling Double DQN等众所周知的方法来导出可靠的策略。为了说明该方法的实际相关性，我们考虑了可靠路由的问题，其目标不是最小化预期旅行时间，而是最大化在给定的时间预算内到达目的地的概率。数值实验证实，所提出的公式能够产生有效地平衡效率和可靠性的策略，突出了可靠RL在随机和安全关键环境中的应用潜力。

🔬 方法详解

问题定义：传统强化学习算法主要关注最大化期望回报，但在许多实际应用中，例如资源分配、路径规划等，仅仅关注平均性能是不够的。这些应用往往需要保证一定的成功概率，即在给定的约束条件下，以较高的概率达到目标。现有方法缺乏对策略可靠性的直接优化，无法满足这些需求。

核心思路：论文的核心思路是将可靠性约束直接融入强化学习的目标函数中。具体来说，不是最大化期望回报，而是最大化累积回报超过某个预设阈值的概率。通过这种方式，算法能够学习到更加保守和可靠的策略，避免高风险但可能带来高回报的行动。

技术框架：该方法的核心在于将原始的马尔可夫决策过程（MDP）转化为一个状态增强的MDP。具体来说，在原始状态空间的基础上，增加一个表示累积回报的维度。这样，在新的状态空间中，就可以使用标准的强化学习算法（如Q-learning、DQN等）来学习策略。算法的整体流程包括：1) 定义可靠性阈值；2) 构建状态增强的MDP；3) 使用标准强化学习算法训练策略；4) 评估策略的可靠性。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将可靠性约束转化为状态增强的MDP，从而能够直接利用现有的强化学习算法。这种转化避免了从头设计新的算法框架，降低了实现的复杂性。此外，通过调整可靠性阈值，可以灵活地控制策略的保守程度，适应不同的应用场景。

关键设计：关键设计包括：1) 状态增强的方式，即如何将累积回报的信息融入状态空间；2) 可靠性阈值的选择，阈值越高，策略越保守；3) 奖励函数的设计，需要平衡期望回报和可靠性之间的关系。论文中使用了Q-learning和Dueling Double DQN等算法进行验证，这些算法的参数设置与标准设置类似，但需要根据具体问题进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在可靠路由问题上的实验结果表明，所提出的方法能够有效地平衡效率和可靠性。与传统的强化学习算法相比，该方法能够在保证较高成功概率的前提下，尽可能地缩短旅行时间。具体来说，在给定的时间预算下，该方法能够显著提高到达目的地的概率，证明了其在随机和安全关键环境中的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于对可靠性有较高要求的场景，例如：自动驾驶中的安全路径规划、金融交易中的风险控制、机器人任务中的容错控制、以及资源分配中的稳定供应等。通过保证策略的可靠性，可以降低系统风险，提高用户满意度，并为安全关键型应用提供更强的保障。

📄 摘要（原文）

In this work, we address the problem of determining reliable policies in reinforcement learning (RL), with a focus on optimization under uncertainty and the need for performance guarantees. While classical RL algorithms aim at maximizing the expected return, many real-world applications - such as routing, resource allocation, or sequential decision-making under risk - require strategies that ensure not only high average performance but also a guaranteed probability of success. To this end, we propose a novel formulation in which the objective is to maximize the probability that the cumulative return exceeds a prescribed threshold. We demonstrate that this reliable RL problem can be reformulated, via a state-augmented representation, into a standard RL problem, thereby allowing the use of existing RL and deep RL algorithms without the need for entirely new algorithmic frameworks. Theoretical results establish the equivalence of the two formulations and show that reliable strategies can be derived by appropriately adapting well-known methods such as Q-learning or Dueling Double DQN. To illustrate the practical relevance of the approach, we consider the problem of reliable routing, where the goal is not to minimize the expected travel time but rather to maximize the probability of reaching the destination within a given time budget. Numerical experiments confirm that the proposed formulation leads to policies that effectively balance efficiency and reliability, highlighting the potential of reliable RL for applications in stochastic and safety-critical environments.