Constrained Multi-Objective Reinforcement Learning with Max-Min Criterion

📄 arXiv: 2605.31388v1 📥 PDF

作者: Giseung Park, Hyunyoung Nam, Woohyeon Byeon, Amir Leshem, Youngchul Sung

分类: cs.LG

发布日期: 2026-05-29

备注: Accepted to ICML 2026

💡 一句话要点

提出一种带约束的Max-Min多目标强化学习框架，解决公平性与约束满足问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多目标强化学习 约束优化 Max-Min准则 公平性 资源分配

📋 核心要点

  1. 传统MORL在追求多个目标时，难以兼顾公平性，尤其是在存在约束条件的情况下。
  2. 该论文提出一种新的MORL框架，结合max-min准则和显式约束，以平衡公平性和约束满足。
  3. 实验结果表明，该方法在建筑热控制、运动控制和交通管理等领域均能有效提升性能。

📝 摘要（中文）

多目标强化学习(MORL)通过优化多个通常相互冲突的目标来扩展标准RL。Max-min MORL已成为一种促进公平性的有效方法，但其适用性仍然有限，尤其是在必须纳入约束条件时。本文提出了一种MORL框架，该框架将max-min准则与显式约束满足相结合。我们为所提出的框架建立了理论基础，并通过表格设置中的收敛性分析和实验验证了该算法。我们进一步证明了该方法在模拟建筑热控制、多目标运动控制和温室气体排放感知交通管理中的实际相关性。在这些领域中，我们的方法有效地平衡了多目标决策中的公平性和约束满足。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多目标强化学习方法在处理具有约束条件且需要保证公平性的问题时存在不足。例如，在资源分配问题中，简单地优化总体效率可能会导致某些个体获得极少的资源，从而违反公平性原则。同时，必须满足某些硬性约束，例如资源总量限制或安全阈值。因此，如何在满足约束条件的前提下，最大化所有个体获得的最小收益，是一个具有挑战性的问题。

核心思路：该论文的核心思路是将max-min准则融入到多目标强化学习框架中，同时显式地考虑约束条件。Max-min准则旨在最大化所有目标中的最小值，从而保证公平性。通过将约束条件纳入优化过程，可以确保学习到的策略满足所有必要的限制。这种方法旨在找到一个在满足约束条件的前提下，尽可能公平地对待所有个体的策略。

技术框架：该框架包含以下几个主要组成部分：首先，定义多目标强化学习问题，包括状态空间、动作空间、奖励函数（针对每个目标）和约束条件。其次，设计一个基于max-min准则的优化目标，该目标旨在最大化所有目标中的最小值，同时满足所有约束条件。第三，使用强化学习算法（例如Q-learning或策略梯度）来学习最优策略。在学习过程中，需要显式地考虑约束条件，例如通过惩罚违反约束的行为。最后，对学习到的策略进行评估，以验证其在公平性和约束满足方面的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于将max-min准则与显式约束满足相结合，提出了一种新的多目标强化学习框架。与传统的MORL方法相比，该方法能够更好地平衡公平性和约束满足。此外，该论文还为所提出的框架建立了理论基础，并提供了收敛性分析。

关键设计：具体的实现细节可能包括：使用拉格朗日乘子法来处理约束条件；设计特定的奖励函数，以鼓励公平性；选择合适的强化学习算法，例如基于策略梯度的方法，以便能够处理连续动作空间；以及调整学习率和其他超参数，以获得最佳性能。此外，可能需要设计特定的网络结构来表示策略或价值函数，以便能够有效地处理多目标和约束条件。

📊 实验亮点

该论文通过在模拟建筑热控制、多目标运动控制和温室气体排放感知交通管理等领域的实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够有效地平衡公平性和约束满足，并在多个指标上优于现有的MORL方法。具体的性能提升幅度未知，但摘要强调了其在不同领域的实际相关性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用前景，例如资源分配、交通管理、能源控制等领域。在资源分配中，可以用于公平地分配有限的资源，例如电力、水或医疗资源。在交通管理中，可以用于优化交通流量，同时减少温室气体排放。在能源控制中，可以用于优化建筑物的能源使用，同时保证室内舒适度。该研究的实际价值在于提高决策的公平性和效率，并促进可持续发展。

📄 摘要（原文）

Multi-Objective Reinforcement Learning (MORL) extends standard RL by optimizing policies with respect to multiple, often conflicting, objectives. While max-min MORL has emerged as an effective approach for promoting fairness, its applicability remains limited, particularly when constraints must be incorporated. In this paper, we propose a MORL framework that integrates the max-min criterion with explicit constraint satisfaction. We establish a theoretical foundation for the proposed framework and validate the resulting algorithm through convergence analysis and experiments in tabular settings. We further demonstrate the practical relevance of our approach in simulated building thermal control, multi-objective locomotion control, and greenhouse-gas-emission-aware traffic management. Across these domains, our method effectively balances fairness and constraint satisfaction in multi-objective decision-making.