[论文解读] Multi-Objective Deep Reinforcement Learning
本文提出深度樂觀線性支援學習（DOL），一種新穎的框架，透過利用OLS外層迴圈方法，使深度強化學習能夠解決高維度多目標決策問題。透過在連續的單目標問題之間重用神經網絡參數，特別是部分重用（DOL-PR），該方法在近似凸覆蓋集方面比DOL或完全重用更具準確性與穩定性，展現了深度強化學習在多目標問題上的首次成功應用。
We propose Deep Optimistic Linear Support Learning (DOL) to solve high-dimensional multi-objective decision problems where the relative importances of the objectives are not known a priori. Using features from the high-dimensional inputs, DOL computes the convex coverage set containing all potential optimal solutions of the convex combinations of the objectives. To our knowledge, this is the first time that deep reinforcement learning has succeeded in learning multi-objective policies. In addition, we provide a testbed with two experiments to be used as a benchmark for deep multi-objective reinforcement learning.
研究动机与目标
- 解決高維度多目標強化學習問題的挑戰，其中目標之間的權衡事先未知。
- 透過與樂觀線性支援（OLS）框架相容，將深度Q-learning擴展至多目標馬爾可夫決策過程（MOMDPs）。
- 透過在加權單目標問題的迭代中重用神經網絡參數，提升多目標學習的樣本效率。
- 建立一個基準測試平台，用於深度多目標強化學習，包含兩個實驗環境。
- 實證評估完全重用與部分重用參數對學習效能與收斂穩定性的影響。
提出的方法
- 該方法使用OLS框架作為外層迴圈，透過深度Q網路（DQN）求解一系列加權單目標問題的序列。
- 每次迭代透過目標的加權和將多目標問題轉換為單目標問題，並利用具經驗回放與目標網路的DQN求解。
- 所提出的DOL演算法透過訓練DQN輸出值向量而非標量值，確保OLS相容性，進而實現覆蓋集的近似。
- DOL-FR在前一次迭代中重用所有網路參數以加速學習，而DOL-PR則重用除最後一層外的所有參數，以保留狀態表示之同時重新訓練值頭。
- 該框架利用值向量在迭代間變得越來越相似的事實，使參數重用能有效加速收斂。
- 引入一個包含兩種環境的測試平台——原始與影像版本的決策問題——以供基準測試。
实验结果
研究问题
- RQ1深度強化學習是否能成功應用於高維度多目標決策問題，其中目標權重事先未知？
- RQ2在迭代間重用參數如何影響深度多目標強化學習的效能與穩定性？
- RQ3神經網路權重的部分重用（DOL-PR）是否比完全重用（DOL-FR）或無重用（DOL）更有效？
- RQ4訓練回合數對深度多目標強化學習中凸覆蓋集近似準確度的影響為何？
- RQ5OLS框架是否能與深度Q-learning有效結合，從而為MOMDPs提供可擴展的解決方案？
主要发现
- DOL-PR在原始與影像版本環境中，對凸覆蓋集（CSS）的近似表現最佳，且最穩定。
- DOL-PR的CSS最大誤差顯著低於DOL與DOL-FR，特別是在影像版本中，其收斂最為穩定。
- 在回合數較少時（例如 <4000），DOL-PR未能達到足夠的準確度，顯示需要足夠的訓練時間。
- 在10,000回合時，DOL-PR出現過度擬合的跡象，導致效能下降，暗示提早停止可能有益。
- 部分參數重用（DOL-PR）表現優於完全重用（DOL-FR），顯示保留下狀態表示頭部而重新訓練值頭部，可避免因先前最佳策略導致的性能退化。
- 該框架成功學習高維度值函數，並產生高準確度的覆蓋集，標誌著深度強化學習在多目標問題上的首次成功應用。
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