Safe Continual Reinforcement Learning Methods for Nonstationary Environments. Towards a Survey of the State of the Art
作者: Timofey Tomashevskiy
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2026-01-08
备注: 20 pages, 4 figures
💡 一句话要点
针对非平稳环境，综述安全持续强化学习方法的研究进展与挑战。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 安全强化学习 持续学习 非平稳环境 在线学习 安全约束 综述 强化学习
📋 核心要点
- 现有强化学习方法在非平稳环境中难以保证安全性，尤其是在持续学习的场景下，适应环境变化的同时需要避免进入危险状态。
- 本文通过对现有持续安全在线强化学习方法进行分类，并分析其在非平稳环境下的适应机制，为设计更可靠的安全强化学习算法提供指导。
- 论文总结了安全约束的常见形式，并探讨了未来安全在线学习算法的发展方向，为后续研究提供了参考。
📝 摘要（中文）
本文对持续安全在线强化学习（COSRL）方法进行了最先进的综述。讨论了构建持续在线安全强化学习算法的理论方面、挑战和未解决的问题。基于安全学习机制的类型，对持续在线安全强化学习方法进行了分类和详细描述，该机制考虑了对非平稳性的适应。对在线强化学习算法的安全约束公式进行了分类，最后，讨论了创建可靠、安全的在线学习算法的前景。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决非平稳环境中持续安全强化学习的问题。现有方法难以在环境动态变化时，同时保证智能体的学习效率和安全性，容易出现违反安全约束的情况。特别是在在线学习场景下，需要智能体在与环境交互的过程中不断学习和适应，对安全性的要求更高。
核心思路：论文的核心思路是对现有持续安全在线强化学习方法进行系统性的梳理和分类，分析不同方法在处理非平稳环境下的安全问题时的策略。通过总结不同安全约束的表达形式，为设计新的安全强化学习算法提供理论基础。
技术框架：论文采用综述的形式，没有提出新的算法框架。其主要贡献在于构建了一个关于持续安全在线强化学习方法的分类体系。该体系基于安全学习机制的类型，考虑了算法对非平稳性的适应能力。同时，论文还对在线强化学习算法的安全约束公式进行了分类。
关键创新：论文的主要创新在于对现有方法的系统性总结和分类，以及对安全约束形式的归纳。通过对现有方法的分析，论文指出了当前研究的不足之处，并为未来的研究方向提供了指导。
关键设计：论文没有涉及具体的算法设计，而是侧重于对现有方法的分析和总结。其关键在于对不同安全学习机制和安全约束形式的理解和分类。论文详细描述了各种方法的特点和适用场景，为研究者提供了参考。
📊 实验亮点
本文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于对现有持续安全在线强化学习方法的系统性总结和分类，为研究者提供了一个全面的视角，并指出了未来研究的方向。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人、自动驾驶、智能制造等领域，在这些领域中，智能体需要在不断变化的环境中安全地学习和执行任务。例如，自动驾驶汽车需要在复杂的交通环境中安全行驶，机器人需要在动态的工厂环境中完成装配任务。
📄 摘要（原文）
This work provides a state-of-the-art survey of continual safe online reinforcement learning (COSRL) methods. We discuss theoretical aspects, challenges, and open questions in building continual online safe reinforcement learning algorithms. We provide the taxonomy and the details of continual online safe reinforcement learning methods based on the type of safe learning mechanism that takes adaptation to nonstationarity into account. We categorize safety constraints formulation for online reinforcement learning algorithms, and finally, we discuss prospects for creating reliable, safe online learning algorithms. Keywords: safe RL in nonstationary environments, safe continual reinforcement learning under nonstationarity, HM-MDP, NSMDP, POMDP, safe POMDP, constraints for continual learning, safe continual reinforcement learning review, safe continual reinforcement learning survey, safe continual reinforcement learning, safe online learning under distribution shift, safe continual online adaptation, safe reinforcement learning, safe exploration, safe adaptation, constrained Markov decision processes, safe reinforcement learning, partially observable Markov decision process, safe reinforcement learning and hidden Markov decision processes, Safe Online Reinforcement Learning, safe online reinforcement learning, safe online reinforcement learning, safe meta-learning, safe meta-reinforcement learning, safe context-based reinforcement learning, formulating safety constraints for continual learning