Safe Continual Reinforcement Learning in Non-stationary Environments
作者: Austin Coursey, Abel Diaz-Gonzalez, Marcos Quinones-Grueiro, Gautam Biswas
分类: cs.LG
发布日期: 2026-04-21
💡 一句话要点
针对非平稳环境，研究安全持续强化学习算法以平衡安全与遗忘问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 安全强化学习 持续强化学习 非平稳环境 灾难性遗忘 正则化 机器人控制 自主系统
📋 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，且容易发生灾难性遗忘，无法同时满足安全性和适应性需求。
- 论文研究了安全持续强化学习，通过正则化策略来缓解安全约束和防止灾难性遗忘之间的矛盾。
- 实验结果表明，现有方法难以同时保证安全性和适应性，正则化策略在一定程度上可以缓解这种矛盾，但仍存在局限性。
📝 摘要（中文）
强化学习(RL)为复杂系统控制器合成提供了一种引人注目的数据驱动范例，尤其是在缺乏精确物理模型的情况下。然而，大多数面向控制的RL方法都假设环境是平稳的，因此在实际非平稳部署中表现不佳，因为系统动力学和运行条件可能会意外变化。此外，在物理环境中运行的RL控制器必须在整个学习和执行阶段满足安全约束，使得适应过程中的瞬时违规是不可接受的。虽然持续RL和安全RL分别解决了非平稳性和安全性问题，但它们的交叉领域相对未被探索，这促使我们研究能够在系统生命周期内适应并保持安全性的安全持续RL算法。在这项工作中，我们通过引入三个基准环境来系统地研究安全持续强化学习，这些环境捕捉了安全关键的持续适应，并通过评估来自安全RL、持续RL及其组合的代表性方法。我们的实验结果揭示了在非平稳动力学下，维持安全约束和防止灾难性遗忘之间存在根本的张力，现有方法通常无法同时实现这两个目标。为了解决这个缺点，我们研究了部分缓解这种权衡的基于正则化的策略，并描述了它们的优点和局限性。最后，我们概述了关键的开放挑战和研究方向，以开发能够在不断变化的环境中持续自主运行的安全、有弹性的基于学习的控制器。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决非平稳环境中强化学习的安全性和持续学习问题。现有方法在非平稳环境中难以同时保证安全性和避免灾难性遗忘，导致控制器在适应新环境时可能违反安全约束，或者忘记之前学习的知识。
核心思路：论文的核心思路是研究安全强化学习和持续强化学习的结合，并探索正则化策略来平衡安全约束和防止灾难性遗忘。通过正则化，限制策略更新的幅度，从而在适应新环境的同时，保留之前学习的知识，并避免违反安全约束。
技术框架：论文首先构建了三个基准环境，用于评估安全持续强化学习算法。然后，论文评估了来自安全RL、持续RL及其组合的代表性方法在这些环境中的表现。最后，论文研究了基于正则化的策略，并分析了它们的优点和局限性。整体流程包括环境构建、算法评估和策略分析三个阶段。
关键创新：论文的关键创新在于系统性地研究了安全持续强化学习问题，并揭示了在非平稳动力学下，维持安全约束和防止灾难性遗忘之间存在根本的张力。此外，论文还探索了正则化策略来缓解这种权衡，并分析了它们的优缺点。
关键设计：论文中，正则化策略的具体形式未知，但其核心思想是限制策略更新的幅度，以防止灾难性遗忘和违反安全约束。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细描述，需要进一步研究。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验证明，现有方法难以同时保证安全性和适应性。正则化策略可以在一定程度上缓解这种矛盾，但仍存在局限性。具体的性能数据和提升幅度未知，但实验结果表明，需要在安全持续强化学习中进一步研究平衡安全约束和防止灾难性遗忘的策略。
🎯 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，尤其是在环境动态变化且安全性要求高的场景下。例如，在自动驾驶中，车辆需要在不断变化的路况下安全行驶，该研究可以帮助开发出能够在保证安全的前提下，快速适应新环境的自动驾驶控制器。在智能制造中，机器人需要在生产线上完成不同的任务，该研究可以帮助机器人持续学习新的技能，并保证生产过程的安全性。
📄 摘要（原文）
Reinforcement learning (RL) offers a compelling data-driven paradigm for synthesizing controllers for complex systems when accurate physical models are unavailable; however, most existing control-oriented RL methods assume stationarity and, therefore, struggle in real-world non-stationary deployments where system dynamics and operating conditions can change unexpectedly. Moreover, RL controllers acting in physical environments must satisfy safety constraints throughout their learning and execution phases, rendering transient violations during adaptation unacceptable. Although continual RL and safe RL have each addressed non-stationarity and safety, respectively, their intersection remains comparatively unexplored, motivating the study of safe continual RL algorithms that can adapt over the system's lifetime while preserving safety. In this work, we systematically investigate safe continual reinforcement learning by introducing three benchmark environments that capture safety-critical continual adaptation and by evaluating representative approaches from safe RL, continual RL, and their combinations. Our empirical results reveal a fundamental tension between maintaining safety constraints and preventing catastrophic forgetting under non-stationary dynamics, with existing methods generally failing to achieve both objectives simultaneously. To address this shortcoming, we examine regularization-based strategies that partially mitigate this trade-off and characterize their benefits and limitations. Finally, we outline key open challenges and research directions toward developing safe, resilient learning-based controllers capable of sustained autonomous operation in changing environments.