Безопасное обучение агентов в реальном времени: новый подход

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационную методику для обучения взаимодействующих агентов в непрерывном времени, гарантирующую соблюдение ограничений безопасности.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Предложенная схема обучения с подкреплением CT-MARL, основанная на эпиграфах, объединяет внешнюю оптимизацию для достижения баланса между суммарной дисконтированной стоимостью и ограничениями безопасности с внутренней оптимизацией, одновременно обучающей сети оценки возвратов [latex]V^{\text{ret}}\_{\psi}(x)[/latex] и сети оценки ограничений [latex]V^{\text{cons}}\_{\phi}(x)[/latex] в сочетании с оптимальным вспомогательным состоянием [latex]z^{\*}[/latex], что позволяет улучшать политики на основе функции преимущества. — Предложенная схема обучения с подкреплением CT-MARL, основанная на эпиграфах, объединяет внешнюю оптимизацию для достижения баланса между суммарной дисконтированной стоимостью и ограничениями безопасности с внутренней оптимизацией, одновременно обучающей сети оценки возвратов $V^{\text{ret}}\_{\psi}(x)$ и сети оценки ограничений $V^{\text{cons}}\_{\phi}(x)$ в сочетании с оптимальным вспомогательным состоянием $z^{\*}$ , что позволяет улучшать политики на основе функции преимущества.

В статье представлена схема на основе эпиграфа для обучения с подкреплением в непрерывном времени, обеспечивающая стабильность обучения и эффективное обновление стратегий в многоагентных системах.

Несмотря на значительный прогресс в обучении с подкреплением для мультиагентных систем, большинство алгоритмов по-прежнему опираются на дискретные временные интервалы, что ограничивает их применение в сложных динамических средах. В данной работе, озаглавленной ‘Safe Continuous-time Multi-Agent Reinforcement Learning via Epigraph Form’, предложен новый подход к обучению с подкреплением в непрерывном времени, позволяющий учитывать ограничения безопасности посредством преобразования разрывных функций ценности в непрерывные с использованием эпиграфической формулировки. Предложенная методика, основанная на физически обоснованных нейронных сетях (PINN), обеспечивает стабильную оптимизацию и эффективное обновление стратегий в непрерывном времени. Сможет ли данная архитектура стать основой для создания надежных и безопасных мультиагентных систем в реальных приложениях?

Непрерывность Времени: Вызов для Многоагентных Систем

Традиционные методы обучения с подкреплением, функционирующие в дискретном времени, испытывают значительные трудности при моделировании и управлении системами с непрерывной динамикой. Это связано с тем, что реальные физические процессы зачастую развиваются плавно и непрерывно, в то время как дискретные алгоритмы аппроксимируют эти процессы, разбивая время на отдельные шаги. Такая дискретизация может приводить к потере информации и неточностям, особенно при управлении сложными системами, где даже небольшие ошибки могут накапливаться и приводить к нестабильности или неоптимальному поведению. По сути, дискретное представление непрерывного мира является упрощением, которое может ограничивать возможности алгоритма эффективно реагировать на изменения и обеспечивать надежное управление, особенно в ситуациях, требующих высокой точности и плавности действий.

Особую сложность представляют многоагентные системы, где взаимодействие агентов происходит в среде с непрерывно меняющейся динамикой. В подобных системах, агенты постоянно адаптируются к изменениям, вызванным как окружающей средой, так и действиями других агентов. Непрерывность этих изменений требует от агентов способности к оперативной реакции и прогнозированию, что существенно усложняет задачу поддержания стабильности и безопасности. Традиционные методы, рассчитанные на дискретные моменты времени, оказываются неэффективными в отслеживании и управлении сложными взаимодействиями, возникающими в такой динамичной среде, и могут приводить к непредсказуемым последствиям. Поэтому разработка алгоритмов, способных учитывать непрерывность времени и взаимодействия, является ключевой задачей для обеспечения надежного функционирования многоагентных систем.

Эффективное управление ограничениями безопасности в многоагентных системах требует методов, способных рассуждать о поведении во времени, непрерывном времени. Существующие подходы, основанные на дискретном времени, часто оказываются недостаточными для обеспечения стабильной и предсказуемой работы системы. Это связано с тем, что дискретизация непрерывных процессов вносит погрешности, которые могут накапливаться и приводить к нарушению ограничений безопасности, особенно в сложных сценариях взаимодействия агентов. Поэтому разработка алгоритмов, способных учитывать динамику систем в непрерывном времени, является ключевой задачей для обеспечения надежности и безопасности многоагентных систем, функционирующих в реальных условиях. $\in t_{t_0}^{t_1} f(t) dt$ Такие методы позволяют более точно моделировать поведение системы и предсказывать ее реакцию на различные воздействия, что критически важно для предотвращения аварийных ситуаций.

Адаптация к многоагентным средам MuJoCo демонстрирует общую эффективность предложенного подхода.

Непрерывное Время и Эпиграфическая Переформулировка: Путь к Стабильности

Многоагентная система моделируется с использованием $ContinuousTimeMarkovDecisionProcess$ (CTMDP), что позволяет более естественно представить её динамику. В отличие от дискретных моделей, CTMDP учитывает непрерывное течение времени, что особенно важно для систем, где решения принимаются и действия выполняются в моменты времени, отличные от фиксированных шагов. Это позволяет описывать системы, где состояние и награда могут изменяться непрерывно во времени, а также учитывать задержки и длительность действий. Использование CTMDP позволяет точнее моделировать взаимодействие агентов в сложных средах и повышает эффективность алгоритмов обучения с подкреплением, предназначенных для решения задач управления в таких системах.

Техника эпиграфической переформулировки (Epigraph Reformulation) преобразует потенциально разрывные функции ограничений в непрерывные, что позволяет добиться стабильного обучения и надежного соблюдения ограничений. В традиционных подходах к обучению с ограничениями, разрывные функции могут приводить к нестабильности алгоритмов оптимизации и непредсказуемому поведению агентов. Переформулировка заключается в построении эпиграфа функции ограничений, который представляет собой множество всех точек, лежащих ниже графика функции. Этот эпиграф является выпуклым множеством, что позволяет применять стандартные методы выпуклой оптимизации для решения задачи обучения с ограничениями. В результате, алгоритм обучения становится более устойчивым к изменениям в окружающей среде и гарантирует, что агенты будут соблюдать ограничения на протяжении всего процесса обучения.

Использование преобразования эпиграфа расширяет применимость алгоритмов оптимизации к задачам управления в непрерывном времени в сложных многоагентных средах. Экспериментальные данные, полученные на платформах MPE (Multi-Agent Particle Environments) и MuJoCo, демонстрируют, что применение данной техники приводит к стабильному увеличению суммарной награды по сравнению с альтернативными подходами. Это объясняется тем, что преобразование обеспечивает непрерывность функций ценности, что облегчает процесс обучения и повышает надежность удовлетворения ограничениям, особенно в условиях высокой сложности и нелинейности динамики системы. Доказано, что данная методика позволяет эффективно решать задачи управления в сценариях, требующих координации между несколькими агентами.

Эпиграфическая переформулировка значительно повышает производительность системы.

Решение Уравнения Беллмана с Использованием Физически Информированных Нейронных Сетей

Уравнение Беллмана (HJB PDE) описывает оптимальную функцию ценности в задачах непрерывного времени, являясь ключевым инструментом в динамическом программировании и оптимальном управлении. Однако, аналитическое решение HJB PDE часто оказывается невозможным из-за сложности уравнений в реальных задачах, особенно при высокой размерности пространства состояний или нелинейной динамике системы. Это обусловлено тем, что уравнение представляет собой нелинейное частное дифференциальное уравнение, для которого не существует общих методов решения. В таких случаях применяются численные методы, такие как методы Монте-Карло или, в последнее время, нейронные сети, обученные с учетом физических ограничений, для аппроксимации оптимальной функции ценности и, соответственно, оптимальной стратегии управления.

Для приближенного решения уравнения Гамильтона-Якоби-Беллмана (HJB PDE) используется метод нейронных сетей, учитывающих физические ограничения (PINN). PINN позволяет аппроксимировать решение, используя информацию о физических свойствах системы, что повышает точность и стабильность обучения. В рамках PINN, HJB PDE рассматривается как задача минимизации остатка, где нейронная сеть обучается на множестве точек, удовлетворяющих уравнению и граничным условиям. Использование физики системы в качестве регуляризатора позволяет эффективно решать задачи, для которых традиционные численные методы оказываются неэффективными или требуют чрезмерных вычислительных ресурсов. В частности, PINN позволяет обойти необходимость в построении дискретной сетки и обеспечивает дифференцируемое приближение решения $V(x,t)$ , где $V$ — функция ценности.

В рамках подхода, использующего физически информированные нейронные сети (PINN) для решения уравнения Гамильтона-Якоби-Беллмана (HJB), применяется архитектура «Актер-Критик». Данная архитектура объединяет обучение политики (реализуемое «Актером») и аппроксимацию функции ценности (выполняемую «Критиком»). «Актер» отвечает за выбор действий, в то время как «Криктик» оценивает качество этих действий, предоставляя сигнал для улучшения политики. Интеграция обеих составляющих в единую нейронную сеть позволяет одновременно оптимизировать стратегию управления и оценить соответствующую функцию ценности, что способствует более эффективному решению задачи оптимального управления, характеризующейся уравнением $HJB$ .

Обучение критика осуществляется посредством внутренней оптимизационной петли, использующей функции потерь, такие как $ResidualLoss$ (остаточная ошибка), $TargetLoss$ (ошибка по целевому значению) и $VGILoss$ (потеря, связанная с градиентом), что позволяет минимизировать нарушения ограничений. В ходе экспериментов было показано, что предложенный подход демонстрирует более низкий уровень нарушения ограничений по сравнению с базовыми методами, такими как MACPO, MAPPO-Lag, SAC-Lag, EPPO и CBF. Использование комбинации указанных функций потерь в процессе обучения критика способствует повышению стабильности и точности оценки оптимальной функции ценности, что критически важно для решения задач управления с ограничениями.

Исследование абляции различных слагаемых функции потерь в критической сети показывает их влияние на производительность в среде MPE.

Обеспечение Безопасности и Масштабируемости в Многоагентных Системах

Интеграция метода $EpigraphReformulation$ с архитектурой актор-критик, основанной на физически информированных нейронных сетях (PINN), и внешним циклом оптимизации $OuterOptimizationLoop$ позволяет добиться безопасного и эффективного управления в многоагентных системах. Данный подход, используя преимущества каждого компонента, обеспечивает стабильность и предсказуемость поведения агентов даже в сложных динамических условиях. $EpigraphReformulation$ позволяет переформулировать ограничения безопасности в виде дифференцируемых условий, что критически важно для обучения с подкреплением, использующего градиентные методы. Архитектура PINN, в свою очередь, позволяет учитывать физические законы, управляющие системой, что повышает надежность и обобщающую способность. Внешний цикл оптимизации обеспечивает глобальную сходимость и позволяет находить оптимальные стратегии управления для всех агентов, координируя их действия и избегая конфликтов.

Разработанный подход успешно протестирован в сложных задачах, включающих формирование строя (FormationTask), выстраивание в линию (LineTask) и достижение целевых точек (TargetTask). Результаты демонстрируют высокую устойчивость и адаптивность системы к изменяющимся условиям, а также значительное превосходство над существующими алгоритмами, оцениваемое по показателю суммарного вознаграждения. На практике это означает, что предложенная архитектура не только эффективно решает поставленные задачи, но и обеспечивает более стабильную и предсказуемую работу в различных сценариях, что критически важно для применения в реальных системах управления.

В отличие от дискретных методов, непрерывно-временной подход демонстрирует повышенную масштабируемость в многоагентных системах. Исследования показали, что разработанная система сохраняет стабильную производительность даже при значительном уровне шума ( $σ^2 = 1.0$ ), что свидетельствует о её устойчивости к помехам. При этом наблюдается закономерная тенденция к снижению эффективности системы с уменьшением интервала дискретизации ( $Δt$ ), что подтверждает преимущества непрерывной модели в обработке динамических процессов и позволяет эффективно управлять большим количеством агентов без существенной потери точности и скорости работы. Данный подход позволяет более реалистично моделировать реальные физические системы и повышает надёжность управления в сложных сценариях.

Представленная работа демонстрирует стремление к упрощению сложных систем, что находит отклик в философии ясности и милосердия. Авторы, подобно хирургу, иссекают разрывы в непрерывных функциях ценности, преобразуя их посредством эпиграфа, дабы обеспечить стабильность обучения критика и эффективные обновления политики. Этот подход к решению задач обучения с подкреплением в непрерывном времени, особенно в контексте безопасных многоагентных систем, подчеркивает важность устранения избыточности. Как однажды заметил Винтон Серф: «Интернет — это не просто технология, это способ мышления». Подобно этому, предложенный метод рассматривает не только техническую реализацию, но и фундаментальную ясность в определении и достижении безопасного обучения.

Что дальше?

Предложенная работа, хотя и демонстрирует элегантность преобразования разрывных функций ценности, не решает фундаментальную проблему: сложность возрастает пропорционально количеству агентов. Идея непрерывного времени, безусловно, заманчива, но её практическая ценность ограничена вычислительными затратами, особенно в сценариях с высокой степенью взаимодействия. Утверждение о безопасности, полученной за счёт сглаживания, требует дальнейшей проверки в условиях неопределенности и неполной информации.

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке методов масштабирования, позволяющих применять предложенный подход к системам с большим числом агентов. Интересным направлением представляется комбинация с методами декомпозиции задач, позволяющими разделить сложную проблему на более простые, решаемые независимо. Следует также учитывать, что «безопасность» — понятие относительное, и необходимо разработать более строгие метрики и гарантии.

В конечном счете, ценность данной работы заключается не столько в достигнутом результате, сколько в выявлении нерешенных вопросов. Иногда полезнее признать границы своих возможностей, чем строить иллюзии о совершенстве. Истина часто скрывается в признании собственной неполноты.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.17078.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-22 15:48