安全强化学习方法、理论与应用综述，慕工大、同济等深度解析|慕工大|智能体|算法

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本篇综述工作已被《IEEE 模式分析与机器智能汇刊》（IEEE TPAMI）接收，论文第一作者顾尚定博士来自慕尼黑工业大学、加州大学伯克利分校，论文通讯作者陈广教授来自同济大学计算机科学与技术学院。共同作者包括北京大学杨龙博士、伦敦国王大学杜雅丽教授、伦敦大学学院汪军教授、慕尼黑工业大学 Florian Walter 和 Alois Knoll 教授。

随着人工智能（AI）的飞速发展，强化学习（Reinforcement Learning，RL）在诸多复杂决策任务中取得了显著的成功。我们在自动驾驶、机器人控制和推荐系统等实际应用中，越来越依赖于这些智能系统。然而，现实世界中的强化学习在应用过程中也面临着巨大的挑战，尤其是如何保证系统的安全性。为了解决这一问题，安全强化学习（Safe Reinforcement Learning, Safe RL）应运而生，成为当前学术界和工业界关注的焦点。

这篇文章将为大家解析由慕尼黑工业大学、同济大学、加州大学伯克利分校、伦敦大学学院、伦敦国王大学和北京大学的研究人员联合发布的综述《安全强化学习：方法、理论与应用》的重要观点，深入探讨安全强化学习的研究现状、关键问题及未来发展方向。

论文标题：A Review of Safe Reinforcement Learning: Methods, Theories and Applications
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10675394（IEEE 预览版）
仓库链接：https://github.com/chauncygu/Safe-Reinforcement-Learning-Baselines

一、安全强化学习的定义与核心问题

强化学习的核心目标是通过与环境的交互，不断调整和优化策略以获得最大化的奖励。然而，现实环境中的风险与不确定性往往导致严重的安全问题。例如，在自动驾驶中，车辆不能因为探索策略而危及乘客的安全；在推荐系统中，推荐的内容不能带有种族或其他歧视性信息。

安全强化学习正是在这种背景下提出的，它在传统强化学习的基础上加入了安全约束，旨在优化奖励的同时，保证决策过程中的安全性。具体来说，安全强化学习需要解决以下几个关键问题，即 “2H3W” 问题：

如何优化策略以确保安全？
需要多少训练数据才能找到安全的策略？
当前安全强化学习的应用进展如何？
有哪些基准测试可以用于评估安全强化学习的性能？
未来安全强化学习面临的挑战是什么？

二、安全强化学习的研究方法

研究者们提出了多种方法来处理安全强化学习的问题，可以大致分类为基于模型的方法和无模型的方法。

1. 基于模型的安全强化学习方法：

基于模型的安全强化学习方法通常依赖于对环境的建模，通过利用物理模型或近似模型进行推理和决策。这类方法通常具有较高的学习效率。例如，基于控制理论的方法通过使用李雅普诺夫函数或模型预测控制（MPC 等工具，可以为机器人和无人驾驶汽车等复杂系统提供严格的安全保证。

策略优化法：通过优化给定的安全约束，寻找合适的策略。
控制理论法：应用控制理论的原则来设计出能满足安全性要求的 RL 算法。
形式化方法：利用形式化验证工具来确保策略的安全性。

2. 无模型的安全强化学习方法：

无模型的方法则不依赖于精确的环境模型，而是直接通过与环境的交互来进行学习。策略优化和价值优化是其中的两大主流方法。在这些方法中，研究者们通过引入约束条件来确保学习过程中的安全性，如使用拉格朗日乘子法进行安全约束优化，或通过概率估计来避免系统进入危险状态。

直接策略搜索：在不明确建立环境模型的情况下，直接在策略空间中搜索安全的策略。
价值函数法：通过修改价值函数的定义，引入安全性考虑。
多智能体安全 RL：在多智能体环境中，确保所有智能体的安全性和协调性。

三、理论分析

安全强化学习的理论分析主要集中在如何评估和证明算法的安全性。包括采样复杂性分析、收敛性证明和策略安全的概率分析等。理论研究不仅帮助我们理解算法的性能边界，还指导我们在实际应用中如何有效地实施这些算法。

安全强化学习与传统的强化学习在理论层面有明显的不同，特别是在约束马尔科夫决策过程（CMDP）的框架下，许多理论分析是基于优化算法和约束策略展开的。以下是一些关键的理论分析点：

强化学习与安全强化学习的区别

传统强化学习的目标是找到能够最大化累积奖励的策略，而安全强化学习则需要在此基础上加入安全约束，确保系统在运行过程中不会进入不安全状态。理论上，安全强化学习通过引入约束条件，如成本函数或概率约束，来避免 “危险” 状态。这使得安全强化学习问题在复杂度上远超传统强化学习问题，尤其是在需要解决安全性与奖励之间的权衡时，安全强化学习的复杂度进一步增加。

约束优化中的拉格朗日方法

为了优化带有安全约束的强化学习问题，拉格朗日乘子法是一个常见的工具。通过引入拉格朗日乘子，安全强化学习问题可以转化为求解一个带有约束的优化问题。其基本思想是在优化目标函数的同时，通过乘子调整约束条件的权重，从而在保证策略安全的前提下，找到最优解。

通过这种方法，安全强化学习可以在训练过程中逐步逼近最优策略，同时确保系统满足安全约束。

样本复杂度与安全违反分析

在安全强化学习中，另一个关键的理论问题是样本复杂度。样本复杂度衡量的是在给定约束条件下，算法需要多少交互样本才能找到一个足够好的策略。现有研究表明，一般而言，对于安全强化学习，样本复杂度比传统强化学习更高，因为除了优化奖励外，还需要考虑安全约束的满足程度。

此外，理论分析还包括安全违规（safety violations）的可能性分析。在许多现实应用中，我们无法保证系统在训练过程中永远不会违反安全约束。因此，研究人员开发了各种算法来最小化安全违规的概率，并确保算法在大多数情况下能够遵守安全边界。

安全强化学习算法的收敛性

在安全强化学习的理论分析中，收敛性是另一个核心问题。确保算法能够在有限的时间内收敛到最优解，同时满足安全约束，是一个具有挑战性的问题。研究人员通常使用梯度下降法或策略梯度法来解决这些问题，并证明了这些方法在某些条件下的收敛性。例如，通过在策略空间中添加限制性搜索区域，可以显著减少探索时的安全违规，并加速算法的收敛。

四、安全强化学习的基准测试

为了评估安全强化学习算法的效果，研究者们开发了多个基准测试环境。这些基准测试不仅能够帮助我们更好地衡量算法的性能，还能推动安全强化学习算法向实际应用的落地。以下是几个广泛使用的安全强化学习基准测试环境：

单智能体安全强化学习基准

1.AI Safety Gridworlds：

这是由 DeepMind 推出的一个 2D 网格环境，专门用于评估安全强化学习算法。每个环境都是网格组成，智能体需要通过采取行动来达到目标，同时避免进入危险区域。该环境的动作空间是离散的，适用于简单的安全决策任务。

2.Safety Gym：

OpenAI 推出的 Safety Gym 基于 Gym 和 MuJoCo 环境，支持机器人导航并避免与障碍物碰撞的任务。此环境中的智能体（如球状机器人、车机器人等）通过执行连续动作来完成任务，能够很好地模拟实际机器人和自动驾驶中的安全挑战。

3.Safe Control Gym：

这是一个集成了传统控制方法和强化学习方法的基准测试环境。Safe Control Gym 专注于安全控制问题，提供了多种任务，如单轴和双轴四旋翼控制、轨迹跟踪等。该环境尤其适用于从仿真到实际应用的安全控制研究。

多智能体安全强化学习基准

1.Safe Multi-Agent MuJoCo：

这是一个基于 MuJoCo 的多智能体安全强化学习基准。每个智能体控制机器人的一部分，并且必须共同学习如何操作机器人，同时避免碰撞到危险区域。这个基准环境非常适合评估多智能体系统中的协作和安全问题。