MO-Playground: Massively Parallelized Multi-Objective Reinforcement Learning for Robotics

📄 arXiv: 2603.09237v1 📥 PDF

作者: Neil Janwani, Ellen Novoseller, Vernon J. Lawhern, Maegan Tucker

分类: cs.RO

发布日期: 2026-03-10

备注: 8 pages, 4 figures, 3 tables

💡 一句话要点

提出MORLAX算法和MO-Playground环境，加速多目标机器人强化学习。

🎯 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 GPU加速 机器人控制 并行计算 Pareto优化

📋 核心要点

  1. 现有MORL算法无法有效利用大规模并行化，导致计算成本高昂，限制了其在复杂机器人问题中的应用。
  2. 提出MORLAX算法，利用GPU原生加速，以及MO-Playground环境，实现快速多目标强化学习。
  3. 实验表明，该方法能以25-270倍的速度提升逼近Pareto集，并在BRUCE机器人上验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

多目标强化学习(MORL)是学习跨冲突目标Pareto最优策略族的强大工具。然而，与传统RL算法不同，现有的MORL算法不能有效地利用大规模并行化来并发模拟数千个环境，导致计算时间大大增加。最终，这限制了MORL在复杂的多目标机器人问题中的应用。为了解决这些挑战，我们提出了1) MORLAX，一种新的GPU原生、快速MORL算法，以及2) MO-Playground，一个可pip安装的GPU加速多目标环境的playground。MORLAX和MO-Playground一起可以在几分钟内逼近Pareto集，与传统的基于CPU的方法相比，提供了25-270倍的加速，同时实现了卓越的Pareto前沿超体积。我们通过使用MO-Playground实现自定义的BRUCE人形机器人环境，并学习BRUCE在6个现实目标（如平滑性、效率和手臂摆动）上的Pareto最优运动策略，证明了我们方法的多功能性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多目标强化学习（MORL）在机器人控制领域应用时，由于计算复杂度高而导致训练效率低下的问题。现有的MORL算法无法充分利用大规模并行计算资源，尤其是在模拟大量环境时，计算瓶颈更加明显。这使得MORL难以应用于需要同时优化多个冲突目标的复杂机器人任务，例如同时考虑运动平滑性、能量效率和任务完成度。

核心思路：论文的核心思路是利用GPU强大的并行计算能力，设计一种GPU原生的MORL算法（MORLAX），并构建一个GPU加速的多目标环境平台（MO-Playground）。通过将计算密集型的环境模拟和策略更新过程迁移到GPU上，可以显著提高MORL的训练速度，从而使其能够应用于更复杂的机器人控制问题。同时，MO-Playground提供了一系列预定义的GPU加速环境，方便研究人员快速验证和比较不同的MORL算法。

技术框架：整体框架包含两个主要组成部分：MORLAX算法和MO-Playground环境。MORLAX算法基于现有的MORL算法，并针对GPU架构进行了优化，包括数据并行化、kernel融合等技术。MO-Playground提供了一系列预定义的GPU加速环境，例如CartPole、Pendulum等，以及一个自定义的BRUCE人形机器人环境。用户可以使用MORLAX算法在MO-Playground中训练机器人，并评估其在多个目标上的性能。

关键创新：论文的关键创新在于将MORL算法与GPU加速技术相结合，实现了大规模并行化的多目标强化学习。MORLAX算法是GPU原生的，能够充分利用GPU的计算资源，从而显著提高训练速度。MO-Playground提供了一个方便易用的平台，方便研究人员快速开发和评估MORL算法。与传统的基于CPU的方法相比，该方法能够实现数量级的加速。

关键设计：MORLAX算法的具体实现细节未知，但可以推测其可能采用了以下关键设计：1) 使用CUDA或OpenCL等GPU编程框架；2) 将环境模拟和策略更新过程分解为多个小的kernel，并在GPU上并行执行；3) 使用共享内存等技术来减少GPU内存访问延迟；4) 针对不同的目标函数，设计合适的奖励函数和损失函数；5) 采用合适的网络结构来表示策略和价值函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MORLAX算法和MO-Playground环境能够实现25-270倍的加速，同时实现了卓越的Pareto前沿超体积。在BRUCE人形机器人环境中，该方法成功学习了在6个现实目标（如平滑性、效率和手臂摆动）上的Pareto最优运动策略。这些结果表明，该方法能够有效地解决复杂的多目标机器人控制问题。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人控制、自动驾驶、资源分配等领域。例如，在机器人控制中，可以利用MORLAX和MO-Playground训练机器人同时优化多个目标，如运动速度、能量消耗和稳定性。在自动驾驶中，可以训练车辆在保证安全性的前提下，同时优化行驶效率和乘客舒适度。该研究有望推动多目标强化学习在实际应用中的普及。

📄 摘要（原文）

Multi-objective reinforcement learning (MORL) is a powerful tool to learn Pareto-optimal policy families across conflicting objectives. However, unlike traditional RL algorithms, existing MORL algorithms do not effectively leverage large-scale parallelization to concurrently simulate thousands of environments, resulting in vastly increased computation time. Ultimately, this has limited MORL's application towards complex multi-objective robotics problems. To address these challenges, we present 1) MORLAX, a new GPU-native, fast MORL algorithm, and 2) MO-Playground, a pip-installable playground of GPU-accelerated multi-objective environments. Together, MORLAX and MO-Playground approximate Pareto sets within minutes, offering 25-270x speed-ups compared to legacy CPU-based approaches whilst achieving superior Pareto front hypervolumes. We demonstrate the versatility of our approach by implementing a custom BRUCE humanoid robot environment using MO-Playground and learning Pareto-optimal locomotion policies across 6 realistic objectives for BRUCE, such as smoothness, efficiency and arm swinging.