SafeAdapt: Provably Safe Policy Updates in Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2604.09452v1 📥 PDF

作者: Maksim Anisimov, Francesco Belardinelli, Matthew Wicker

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-04-10

备注: Code available at: https://github.com/maxanisimov/provably-safe-policy-updates

💡 一句话要点

SafeAdapt：深度强化学习中基于Rashomon集的策略安全更新

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

关键词: 强化学习 安全强化学习 策略更新 Rashomon集 安全约束

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在策略更新时，缺乏对先前任务安全性的正式保证，或仅进行事后验证，存在安全风险。
  2. SafeAdapt通过引入Rashomon集，在策略参数空间中定义安全区域，确保策略更新后仍满足安全约束。
  3. 实验表明，SafeAdapt在策略适应过程中，能保持源任务的安全性，优于基于正则化的基线方法。

📝 摘要（中文）

在安全攸关的任务中部署强化学习（RL）智能体，安全性保证是先决条件。通常，部署环境表现出非平稳的动态特性或受到不断变化的性能目标的影响，这需要更新已学习的策略。这就带来了一个根本性的挑战：如何在更新RL策略的同时，保持其在先前遇到的任务中的安全属性？目前大多数方法要么不提供正式的保证，要么仅在事后验证策略的安全性。我们提出了一种新颖的先验方法，通过引入Rashomon集来实现持续RL中的安全策略更新：Rashomon集是策略参数空间中的一个区域，该区域被证明可以在演示数据分布内满足安全约束。然后，我们证明可以通过将更新投影到Rashomon集上，为用于更新策略的任意RL算法提供正式的、可证明的保证。在实验中，我们在网格世界导航环境（Frozen Lake和Poisoned Apple）中验证了这种方法，在下游适应过程中，我们保证了源任务上先验可证明的确定性安全性。相比之下，我们观察到基于正则化的基线会经历安全约束的灾难性遗忘，而我们的方法能够实现强大的适应性，并提供可证明的安全性保证。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决深度强化学习中策略更新的安全问题。现有方法在面对环境变化或目标调整时，更新后的策略可能不再满足原有的安全约束，导致安全性能下降甚至失效。现有方法要么缺乏正式的安全保证，要么只能在策略更新后进行验证，无法提前预防安全问题。

核心思路：论文的核心思路是利用Rashomon集的概念，在策略参数空间中定义一个“安全区域”。该区域内的所有策略都被证明能够满足预先设定的安全约束。通过将策略更新限制在这个安全区域内，可以保证更新后的策略仍然是安全的。

技术框架：SafeAdapt方法主要包含以下几个阶段：1) 安全约束定义：明确任务中的安全约束条件。2) Rashomon集构建：利用演示数据，在策略参数空间中构建满足安全约束的Rashomon集。3) 策略更新：使用任意RL算法进行策略更新。4) 投影：将更新后的策略参数投影到Rashomon集内，确保策略的安全性。

关键创新：该方法最重要的创新在于引入了Rashomon集的概念，并将其应用于强化学习策略的安全更新。与现有方法相比，SafeAdapt提供了一种先验的、可证明的安全保证，避免了事后验证的局限性。

关键设计：Rashomon集的构建依赖于对安全约束的精确建模和对策略参数空间的有效探索。投影操作需要选择合适的距离度量和优化算法，以确保投影后的策略尽可能接近原始更新结果，同时满足安全约束。具体的参数设置和网络结构取决于具体的RL算法和任务环境。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SafeAdapt方法在Frozen Lake和Poisoned Apple等网格世界导航环境中，能够保证策略更新过程中的安全性。与基于正则化的基线方法相比，SafeAdapt能够避免安全约束的灾难性遗忘，并在保持安全性的前提下实现更好的适应性。实验结果验证了SafeAdapt方法在安全策略更新方面的有效性和优越性。

🎯 应用场景

SafeAdapt方法可应用于各种安全攸关的强化学习任务，例如自动驾驶、机器人控制、医疗决策等。通过确保策略更新过程中的安全性，可以降低事故风险，提高系统的可靠性和稳定性。该研究为强化学习在实际应用中的安全部署提供了重要的理论基础和技术支持，有助于推动强化学习技术在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

Safety guarantees are a prerequisite to the deployment of reinforcement learning (RL) agents in safety-critical tasks. Often, deployment environments exhibit non-stationary dynamics or are subject to changing performance goals, requiring updates to the learned policy. This leads to a fundamental challenge: how to update an RL policy while preserving its safety properties on previously encountered tasks? The majority of current approaches either do not provide formal guarantees or verify policy safety only a posteriori. We propose a novel a priori approach to safe policy updates in continual RL by introducing the Rashomon set: a region in policy parameter space certified to meet safety constraints within the demonstration data distribution. We then show that one can provide formal, provable guarantees for arbitrary RL algorithms used to update a policy by projecting their updates onto the Rashomon set. Empirically, we validate this approach across grid-world navigation environments (Frozen Lake and Poisoned Apple) where we guarantee an a priori provably deterministic safety on the source task during downstream adaptation. In contrast, we observe that regularisation-based baselines experience catastrophic forgetting of safety constraints while our approach enables strong adaptation with provable guarantees that safety is preserved.