Meta-RL with Shared Representations Enables Fast Adaptation in Energy Systems
作者: Théo Zangato, Aomar Osmani, Pegah Alizadeh
分类: cs.LG
发布日期: 2026-03-09
备注: accepted at PAKDD 2026, Hong Kong
💡 一句话要点
提出基于共享表征的元强化学习框架，加速能源系统自适应控制。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 元强化学习 能源管理系统 快速自适应 共享表征 双层优化 Actor-Critic 知识迁移
📋 核心要点
- 传统强化学习在多任务和非平稳环境中泛化能力弱，难以快速适应新任务。
- 论文提出一种基于共享表征的元强化学习框架，提升样本效率和任务间知识迁移。
- 实验表明，该方法在建筑能源管理系统数据集上优于传统强化学习和元强化学习方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新的元强化学习（Meta-RL）框架，旨在解决传统强化学习在多任务和非平稳环境中的局限性，实现快速策略自适应和更好的泛化能力。该框架结合了双层优化方案和混合Actor-Critic架构，专门设计用于提高样本效率和任务间的适应性。为了改进知识迁移，本文元学习了一个跨Actor和Critic网络联合优化的共享状态特征提取器，从而提供有效的表征学习并限制对单个任务或主要配置文件的过拟合。此外，本文还提出了一种外循环和内循环Actor网络之间的参数共享机制，以减少冗余学习并加速任务重访期间的适应。该方法在一个涵盖近十年时间和结构变化的真实建筑能源管理系统数据集上进行了验证，并提出了一种促进泛化的任务准备方法。实验表明，与传统的RL和Meta-RL方法相比，该方法具有有效的任务适应性和更好的性能。
🔬 方法详解
问题定义：传统强化学习在建筑能源管理等复杂系统中，面临环境非平稳、任务多样等挑战，难以快速适应新的能源需求和环境变化。现有方法容易过拟合特定任务，泛化能力不足，导致在新任务上需要大量的训练样本才能达到较好的性能。
核心思路：论文的核心思路是利用元强化学习，学习一个能够快速适应新任务的策略。通过在多个相关任务上进行训练，使模型能够学习到任务之间的共性知识，从而在新任务上能够更快地收敛。共享状态特征提取器能够学习到更通用的状态表示，减少对特定任务的依赖。
技术框架：该框架采用双层优化结构。外循环（Meta-Training）负责学习初始化参数，内循环（Adaptation）负责在新任务上进行快速适应。框架包含一个共享状态特征提取器，用于提取状态的通用特征。Actor网络负责生成动作，Critic网络负责评估状态-动作对的价值。外循环和内循环的Actor网络之间共享部分参数，以加速适应过程。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了共享状态特征提取器，能够学习到更通用的状态表示，提高泛化能力。2) 提出了外循环和内循环Actor网络之间的参数共享机制，减少了冗余学习，加速了适应过程。3) 针对建筑能源管理系统数据集，提出了一种有效的任务准备方法，促进了模型的泛化。
关键设计：共享状态特征提取器通常采用卷积神经网络或循环神经网络等结构，具体结构的选择取决于状态数据的类型。损失函数包括强化学习的损失函数（如TD误差）和元学习的损失函数（如最大化新任务上的回报）。参数共享机制可以通过硬共享或软共享实现，硬共享直接复制参数，软共享则通过正则化项约束参数的相似性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在建筑能源管理系统数据集上取得了显著的性能提升。与传统的强化学习方法相比，该方法能够更快地适应新的任务，并获得更高的平均回报。与现有的元强化学习方法相比，该方法在样本效率和泛化能力方面也表现出优势。具体性能数据未知，但摘要表明优于传统RL和Meta-RL方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能建筑、智能电网等能源系统的优化控制。通过快速适应不同的环境和需求，可以提高能源利用效率，降低能源消耗，实现节能减排的目标。此外，该方法还可以推广到其他多任务和非平稳的控制问题中，例如机器人控制、自动驾驶等。
📄 摘要（原文）
Meta-Reinforcement Learning addresses the critical limitations of conventional Reinforcement Learning in multi-task and non-stationary environments by enabling fast policy adaptation and improved generalization. We introduce a novel Meta-RL framework that integrates a bi-level optimization scheme with a hybrid actor-critic architecture specially designed to enhance sample efficiency and inter-task adaptability. To improve knowledge transfer, we meta-learn a shared state feature extractor jointly optimized across actor and critic networks, providing efficient representation learning and limiting overfitting to individual tasks or dominant profiles. Additionally, we propose a parameter-sharing mechanism between the outer- and inner-loop actor networks, to reduce redundant learning and accelerate adaptation during task revisitation. The approach is validated on a real-world Building Energy Management Systems dataset covering nearly a decade of temporal and structural variability, for which we propose a task preparation method to promote generalization. Experiments demonstrate effective task adaptation and better performance compared to conventional RL and Meta-RL methods.