Logic-based Task Representation and Reward Shaping in Multiagent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2510.23615v1 📥 PDF

作者: Nishant Doshi

分类: cs.MA, cs.RO

发布日期: 2025-10-16

💡 一句话要点

提出基于逻辑的任务表示和奖励塑造方法，加速多智能体强化学习。

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

关键词: 多智能体强化学习 线性时序逻辑 奖励塑造 Büchi自动机 半马尔可夫决策过程

📋 核心要点

  1. 多智能体强化学习面临样本复杂度高的问题，尤其是在复杂任务和大规模状态空间中。
  2. 该论文提出一种基于逻辑的任务表示方法，并结合奖励塑造技术，加速学习过程。
  3. 实验表明，该方法在确定性网格世界中能显著减少收敛时间，尤其是在状态空间较大时。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种加速多智能体系统中，使用线性时序逻辑（LTL）表示的任务的最优策略学习方法。给定每个智能体的一组选项（时间抽象动作），我们将任务规范转换为相应的Büchi自动机，并采用一种无模型方法，该方法收集转换样本并动态构建乘积半马尔可夫决策过程（SMDP）。然后，可以使用基于价值的强化学习算法来合成正确设计的控制器，而无需学习多智能体系统的底层转换模型。利用一种新颖的奖励塑造方法来处理由于多个智能体而导致的指数级样本复杂度。我们在确定性网格世界模拟中针对不同的任务测试了所提出的算法，发现奖励塑造显著减少了收敛时间。我们还推断，随着多智能体系统中状态和动作空间的增加，使用选项变得越来越重要。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多智能体强化学习中，任务复杂性和状态空间增大导致的样本复杂度过高的问题。传统方法难以在合理时间内学习到最优策略，尤其是在需要满足复杂时序逻辑约束的任务中。现有方法通常需要大量的 trial-and-error 探索，效率低下。

核心思路：论文的核心思路是将任务规范用线性时序逻辑（LTL）表示，并将其转换为Büchi自动机。然后，利用Büchi自动机指导强化学习过程，并结合奖励塑造技术，引导智能体更快地学习到满足LTL约束的策略。通过使用选项（时间抽象动作），可以进一步减少探索空间。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用线性时序逻辑（LTL）描述任务；2) 将LTL公式转换为Büchi自动机；3) 基于Büchi自动机构建乘积半马尔可夫决策过程（SMDP）；4) 使用基于价值的强化学习算法（如Q-learning）在SMDP上学习策略；5) 使用奖励塑造技术加速学习过程。该框架采用无模型方法，无需预先学习环境的转换模型。

关键创新：论文的关键创新在于将逻辑推理与强化学习相结合，利用LTL规范指导策略学习。此外，提出的奖励塑造方法有效地降低了样本复杂度，加速了收敛速度。使用选项（时间抽象动作）进一步提升了算法的可扩展性。

关键设计：论文使用线性时序逻辑（LTL）来描述任务，这是一种用于指定时序性质的 formal language。Büchi自动机用于验证智能体的行为是否满足LTL规范。奖励塑造函数的设计是关键，需要根据LTL规范和Büchi自动机的状态进行调整，以引导智能体更快地学习到满足约束的策略。具体奖励函数的选择和参数设置未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的奖励塑造方法能够显著减少多智能体强化学习的收敛时间。在确定性网格世界模拟中，相比于没有奖励塑造的方法，收敛速度得到了显著提升。此外，实验还表明，随着状态和动作空间的增加，使用选项（时间抽象动作）变得越来越重要，可以有效降低探索空间，提高学习效率。具体的性能提升数据未在摘要中给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、自动化控制、交通管理等领域。例如，可以用于控制多机器人协同完成复杂任务，如仓库拣选、环境监测等。通过使用LTL规范，可以确保机器人按照预定的时序逻辑完成任务，提高系统的可靠性和安全性。该方法还可用于交通信号灯控制，优化交通流量，减少拥堵。

📄 摘要（原文）

This paper presents an approach for accelerated learning of optimal plans for a given task represented using Linear Temporal Logic (LTL) in multi-agent systems. Given a set of options (temporally abstract actions) available to each agent, we convert the task specification into the corresponding Buchi Automaton and proceed with a model-free approach which collects transition samples and constructs a product Semi Markov Decision Process (SMDP) on-the-fly. Value-based Reinforcement Learning algorithms can then be used to synthesize a correct-by-design controller without learning the underlying transition model of the multi-agent system. The exponential sample complexity due to multiple agents is dealt with using a novel reward shaping approach. We test the proposed algorithm in a deterministic gridworld simulation for different tasks and find that the reward shaping results in significant reduction in convergence times. We also infer that using options becomes increasing more relevant as the state and action space increases in multi-agent systems.