Synthesis of Model Predictive Control and Reinforcement Learning: Survey and Classification

📄 arXiv: 2502.02133v1 📥 PDF

作者: Rudolf Reiter, Jasper Hoffmann, Dirk Reinhardt, Florian Messerer, Katrin Baumgärtner, Shamburaj Sawant, Joschka Boedecker, Moritz Diehl, Sebastien Gros

分类: eess.SY, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-02-04

💡 一句话要点

综述模型预测控制与强化学习的融合方法，并提出分类框架

🎯 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: 模型预测控制 强化学习 Actor-Critic 控制系统 综述

📋 核心要点

  1. 现有MPC和RL方法各有优缺点，MPC依赖精确模型，RL则需要大量数据，二者融合是研究热点。
  2. 论文核心思想是结合MPC的在线优化能力和RL的策略学习能力，提升控制策略的闭环性能。
  3. 论文对现有MPC和RL融合方法进行分类，以Actor-Critic RL为基础，分析不同组合算法的原理。

📝 摘要（中文）

模型预测控制（MPC）和强化学习（RL）是马尔可夫决策过程的两种成功控制技术。它们都源于相似的基本原理，并广泛应用于机器人、过程控制、能源系统和自动驾驶等实际应用中。尽管存在相似之处，MPC和RL遵循不同的范式，这些范式源于不同的社区和不同的需求。各种技术差异，特别是环境模型在算法中的作用，导致了具有几乎互补优势的方法。由于它们正交的优势，对组合方法的研究兴趣最近显著增加，从而产生了一大批利用MPC和RL的复杂思想。本文阐明了不同组合算法的差异、相似性和基本原理，并对现有工作进行了相应分类。特别地，我们以通用的Actor-Critic RL方法作为分类的基础，并研究MPC的在线优化方法如何用于提高策略的整体闭环性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决MPC和RL各自的局限性问题。MPC依赖于精确的环境模型，当模型不准确时性能会下降。而RL虽然不需要精确模型，但通常需要大量的训练数据才能学习到有效的策略。因此，如何结合两者的优势，在模型不确定或数据有限的情况下，实现高效的控制是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用MPC的在线优化能力来改进RL学习到的策略。具体来说，可以将RL学习到的策略作为MPC的初始策略，然后利用MPC在每个控制周期内进行在线优化，从而提高策略的闭环性能。同时，也可以利用MPC提供的数据来改进RL的策略学习过程。

技术框架：论文采用Actor-Critic RL框架作为基础，并在此基础上对MPC和RL的融合方法进行分类。整体框架可以分为以下几个阶段：1) 利用RL算法（如Actor-Critic）学习一个初始策略；2) 在每个控制周期内，利用MPC对当前策略进行在线优化，得到更优的控制输入；3) 将MPC优化后的数据用于更新RL的策略，从而不断提高策略的性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个系统的分类框架，用于分析和比较不同的MPC和RL融合方法。该框架以Actor-Critic RL为基础，并根据MPC在融合方法中的作用进行分类，从而可以更好地理解不同方法的优缺点和适用场景。

关键设计：论文并没有提出具体的算法设计，而是侧重于对现有方法的分类和分析。但是，论文中提到了一些关键的设计考虑，例如如何选择合适的MPC优化目标函数，如何平衡MPC的计算复杂度和优化性能，以及如何有效地利用MPC提供的数据来改进RL的策略学习过程。

📊 实验亮点

该论文是一篇综述文章，主要贡献在于对现有MPC和RL融合方法进行了系统的分类和分析，并没有提供具体的实验结果。但是，论文中引用了大量的相关研究，这些研究表明，通过结合MPC和RL的优势，可以在各种控制任务中取得显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究对机器人控制、过程控制、能源系统和自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。通过结合MPC和RL的优势，可以设计出更鲁棒、更高效的控制系统，从而提高系统的性能和可靠性。例如，在自动驾驶领域，可以利用该方法在复杂交通环境下实现更安全、更舒适的驾驶体验。

📄 摘要（原文）

The fields of MPC and RL consider two successful control techniques for Markov decision processes. Both approaches are derived from similar fundamental principles, and both are widely used in practical applications, including robotics, process control, energy systems, and autonomous driving. Despite their similarities, MPC and RL follow distinct paradigms that emerged from diverse communities and different requirements. Various technical discrepancies, particularly the role of an environment model as part of the algorithm, lead to methodologies with nearly complementary advantages. Due to their orthogonal benefits, research interest in combination methods has recently increased significantly, leading to a large and growing set of complex ideas leveraging MPC and RL. This work illuminates the differences, similarities, and fundamentals that allow for different combination algorithms and categorizes existing work accordingly. Particularly, we focus on the versatile actor-critic RL approach as a basis for our categorization and examine how the online optimization approach of MPC can be used to improve the overall closed-loop performance of a policy.