Safe Reinforcement Learning via Hierarchical Adaptive Chance-Constraint Safeguards

📄 arXiv: 2310.03379v2 📥 PDF

作者: Zhaorun Chen, Zhuokai Zhao, Tairan He, Binhao Chen, Xuhao Zhao, Liang Gong, Chengliang Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2023-10-05 (更新: 2024-03-06)

备注: 8 pages, 6 figures, 3 tables

💡 一句话要点

提出自适应机会约束保护机制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 机会约束 自适应机制 马尔可夫决策过程 鲁棒性 优化算法

📋 核心要点

  1. 现有的CMDP方法在优化与安全性之间难以平衡，导致训练过程中的安全性无法得到保证。
  2. 本文提出的ACS算法通过使用安全恢复率作为替代机会约束，迭代确保探索过程中的安全性。
  3. 实验结果显示，ACS在安全性、最优性和响应速度上均有显著提升，几乎实现零违规，最优性提升23.8%。

📝 摘要（中文）

在强化学习（RL）中确保安全性至关重要，尤其是在实际探索应用中。现有的处理约束马尔可夫决策过程（CMDP）的方法在优化与可行性之间难以取得平衡，直接优化方法无法保证状态级的训练安全，而基于投影的方法则通过冗长的迭代来纠正动作，效率低下。为了解决这些挑战，本文提出了自适应机会约束保护机制（ACS），这是一种自适应的无模型安全RL算法，利用安全恢复率作为替代机会约束，迭代确保探索过程中的安全性，并在收敛后保持安全性。理论分析表明，放宽的概率约束足以保证安全集的前向不变性。大量在模拟和现实世界安全关键任务上的实验表明，该方法在确保安全性（几乎零违规）的同时，保持了最优性（提升23.8%）、鲁棒性和在随机现实环境中的快速响应。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化学习中的安全性问题，现有方法在保证训练安全性方面存在不足，尤其是在处理CMDP时，优化与可行性之间的平衡难以实现。

核心思路：提出自适应机会约束保护机制（ACS），通过安全恢复率作为替代机会约束，确保在探索过程中的安全性，并在收敛后保持安全性。

技术框架：ACS算法的整体架构包括安全性评估模块、探索策略模块和反馈调整模块。安全性评估模块实时监测状态的安全性，探索策略模块根据评估结果调整策略，反馈调整模块则用于优化策略的收敛性。

关键创新：ACS的核心创新在于将安全恢复率作为替代机会约束，这一设计使得算法能够在探索过程中动态调整策略，确保安全性与最优性之间的平衡。与传统方法相比，ACS在保证安全性的同时，显著提高了训练效率。

关键设计：ACS算法中关键的参数设置包括安全恢复率的阈值、探索策略的调整频率等。此外，损失函数设计上考虑了安全性与奖励的权衡，网络结构则采用了深度强化学习中的常见架构，以提高学习效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ACS在安全性方面几乎实现零违规，同时在最优性上提升了23.8%。与基线方法相比，ACS在随机现实环境中的响应速度和鲁棒性也显著提高，展示了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人控制和医疗决策等安全关键任务。通过确保在复杂环境中的安全性，ACS算法能够为实际应用提供更可靠的解决方案，推动智能系统的安全发展。

📄 摘要（原文）

Ensuring safety in Reinforcement Learning (RL), typically framed as a Constrained Markov Decision Process (CMDP), is crucial for real-world exploration applications. Current approaches in handling CMDP struggle to balance optimality and feasibility, as direct optimization methods cannot ensure state-wise in-training safety, and projection-based methods correct actions inefficiently through lengthy iterations. To address these challenges, we propose Adaptive Chance-constrained Safeguards (ACS), an adaptive, model-free safe RL algorithm using the safety recovery rate as a surrogate chance constraint to iteratively ensure safety during exploration and after achieving convergence. Theoretical analysis indicates that the relaxed probabilistic constraint sufficiently guarantees forward invariance to the safe set. And extensive experiments conducted on both simulated and real-world safety-critical tasks demonstrate its effectiveness in enforcing safety (nearly zero-violation) while preserving optimality (+23.8%), robustness, and fast response in stochastic real-world settings.