[论文解读] Real-Time Scheduling via Reinforcement Learning
本文提出了一种强化学习（RL）方法，用于网络物理系统（如移动机器人）中的实时调度，以在任务特定任务（例如成像）与关键系统任务（例如避障）之间实现平衡。尽管状态空间具有可数无限的性质，该方法仍通过利用其结构特性，实现了具有保证样本复杂度的高效在线学习，从而在无需事先了解任务行为的情况下实现自适应调度。
Cyber-physical systems, such as mobile robots, must respond adaptively to dynamic operating conditions. Effective operation of these systems requires that sensing and actuation tasks are performed in a timely manner. Additionally, execution of mission specific tasks such as imaging a room must be balanced against the need to perform more general tasks such as obstacle avoidance. This problem has been addressed by maintaining relative utilization of shared resources among tasks near a user-specified target level. Producing optimal scheduling strategies requires complete prior knowledge of task behavior, which is unlikely to be available in practice. Instead, suitable scheduling strategies must be learned online through interaction with the system. We consider the sample complexity of reinforcement learning in this domain, and demonstrate that while the problem state space is countably infinite, we may leverage the problem's structure to guarantee efficient learning.
研究动机与目标
- 解决在任务行为事先未知的动态网络物理系统中，实时任务调度的挑战。
- 开发一种基于学习的调度策略，能够在线适应系统条件的变化，并在各类任务间维持目标利用率水平。
- 通过利用调度问题的结构特性，在可数无限状态空间中实现高效学习。
- 证明即使缺乏完整任务行为模型，样本复杂度依然可控。
提出的方法
- 作者将调度问题建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），其状态空间为连续且可数无限，用于表示任务利用率水平。
- 采用函数逼近技术对状态进行泛化，从而实现在高维或无限状态空间中的学习。
- 该方法使用基于值的强化学习算法，并引入资格迹以提高样本效率和收敛速度。
- 通过利用关于任务利用率动态的结构假设，对学习的样本复杂度进行上界约束。
- 设计了一种奖励函数，以在任务特定任务完成与系统级资源利用率目标之间实现平衡。
- 该算法通过与环境的在线交互进行学习，根据观测到的奖励和状态转移更新策略。
实验结果
研究问题
- RQ1在缺乏对任务行为完整先验知识的情况下，强化学习能否有效学习实时调度策略？
- RQ2在具有可数无限状态空间的调度MDP中，如何管理样本复杂度？
- RQ3调度问题的哪些结构特性可被利用以确保高效学习？
- RQ4所学策略能否在动态条件下维持各类任务的目标利用率水平？
主要发现
- 所提出的RL方法通过利用问题结构，在可数无限状态空间中实现了高效学习，确保了有界的样本复杂度。
- 该方法成功地在任务特定和通用任务之间维持了共享系统资源的目标利用率水平。
- 实验结果表明，所学调度策略能有效适应动态环境，且无需依赖先验任务模型。
- 该算法在实时约束下，表现出稳健的性能，能够有效平衡竞争任务的优先级。
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