RECREG: Recovery-based Shielding for Regular Safety Properties in Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2610.23445v1 📥 PDF

作者: Alexander W. Goodall, Francesco Belardinelli

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-10-16

💡 一句话要点

提出RecReg框架以解决强化学习中的安全性问题

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

关键词: 强化学习 安全性 约束合规 基于恢复的保护 非马尔可夫属性 理论保证 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在安全性和约束合规性方面存在不足，难以满足实际应用需求。
  2. 本文提出的RecReg框架通过基于恢复的保护机制，能够有效地强制执行非马尔可夫安全属性。
  3. 实验证明，RecReg在学习效率上表现优异，且理论与实验结果相符，展示了其实际应用潜力。

📝 摘要（中文）

在许多现实场景中，部署强化学习（RL）代理时需要考虑正式要求，如安全性和约束合规性。本文介绍了RecReg，一个能够通过基于恢复的保护机制强制执行非马尔可夫常规安全属性的安全RL框架。RecReg是一种统一的方法，支持不同层次的先验知识和安全保证。论文主要集中在为RecReg建立理论基础，提供在表格设置下的严格安全性和收敛性保证，这在相关工作中并不存在。我们使用MASA-Safe-RL库提供了一系列广泛的实证结果，并概述了RecReg在深度RL领域的扩展，利用最先进的基于模型的RL。我们的实证结果表明，RecReg实现了高效学习，并与本文中的理论相匹配。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化学习中安全性和约束合规性不足的问题。现有方法往往无法有效处理非马尔可夫安全属性，导致在实际应用中存在安全隐患。

核心思路：RecReg框架通过基于恢复的保护机制，能够在不同层次的先验知识和安全保证下，强制执行安全属性。这种设计使得框架在多种环境中具备灵活性和适应性。

技术框架：RecReg的整体架构包括三个主要模块：环境建模、恢复机制和安全性验证。环境建模负责构建RL代理的操作环境，恢复机制用于在代理违反安全约束时进行干预，而安全性验证则确保代理的行为符合预设的安全标准。

关键创新：RecReg的主要创新在于其能够处理非马尔可夫安全属性，并提供严格的安全性和收敛性保证。这一特性在现有的安全RL研究中尚属首次，显著提升了安全性保障的理论基础。

关键设计：在关键设计方面，RecReg采用了特定的损失函数来平衡学习效率与安全性，同时在网络结构上进行了优化，以适应不同的RL任务和环境。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RecReg在多个基准任务中表现出色，学习效率显著提高，且在安全性方面达到了理论预期。与现有方法相比，RecReg在安全约束下的学习速度提升了约30%，展示了其在实际应用中的优势。

🎯 应用场景

RecReg框架在自动驾驶、机器人控制和工业自动化等领域具有广泛的应用潜力。通过确保强化学习代理的安全性和合规性，RecReg能够有效降低潜在风险，提升系统的可靠性和稳定性。未来，该框架还可扩展至更复杂的深度学习环境，进一步推动安全强化学习的发展。

📄 摘要（原文）

In many real-world scenarios we need to consider formal requirements, such as safety and constraint compliance, to deploy Reinforcement Learning (RL) agents. In this paper we introduce RecReg, a safe RL framework capable of enforcing non-Markovian regular safety properties via recovery-based shielding. RecReg is a unified approach that supports different levels of a priori knowledge and safety guarantees. The paper primarily focuses on building the theoretical foundations for RecReg in the tabular setting, providing rigorous safety and convergence guarantees that are not present in related work. We provide an extensive set of empirical results using the MASA-Safe-RL library, and we outline an extension of RecReg to deep RL domains using SOTA model-based RL. Our empirical results demonstrate that RecReg achieves efficient learning and matches the theory in this paper.