摘要

本文介绍了一种名为Hyper-MORL的先进多目标强化学习（MORL）算法，该算法旨在解决具有多个冲突目标的连续机器人控制问题。传统的MORL算法在处理这类问题时，通常需要搜索大量的Pareto最优深度策略，这非常耗费资源。Hyper-MORL通过使用单一的超网络（hypernet）学习Pareto集合的连续表示，从而在高度维度的策略参数空间中直接生成各种根据用户偏好训练良好的策略网络，大大提高了资源效率。实验结果表明，Hyper-MORL在七个多目标连续机器人控制问题上与两种最先进的MORL算法相比，实现了最佳的整体性能和最少的训练参数。此外，研究还发现Pareto集合在高维参数空间中可以很好地被一条曲线或曲面近似，这一发现为设计新的MORL算法提供了有价值的见解。

原理

Hyper-MORL算法的核心在于使用一个超网络来学习多目标连续控制问题的Pareto集合。超网络是一种能够根据输入的偏好向量生成相应Pareto最优策略参数的神经网络。该算法假设在高维参数空间中，Pareto集合可以被一个低维子空间中的连续流形很好地近似。基于这一假设，Hyper-MORL采用了一种基于策略梯度的算法来学习超网络，该超网络能够将用户偏好映射到参数子空间中的Pareto最优策略。通过这种方式，Hyper-MORL能够在保持高性能的同时，显著减少所需的训练参数数量。

流程

Hyper-MORL的工作流程包括两个主要阶段：预热阶段和Pareto集合学习阶段。在预热阶段，算法通过优化所有目标同时考虑的偏好来找到一个接近Pareto前沿的初始策略。在Pareto集合学习阶段，算法随机采样多个偏好，并通过超网络生成相应的策略，然后使用策略梯度方法优化超网络的参数。具体来说，算法首先在预热阶段通过多目标策略梯度方法优化参数，然后在Pareto集合学习阶段通过采样偏好和计算梯度来更新超网络的参数。这一过程迭代进行，直到超网络能够生成满足不同用户偏好的Pareto最优策略。

应用

Hyper-MORL算法在多目标连续机器人控制领域具有广泛的应用前景。由于其能够高效地学习Pareto集合，该算法可以应用于需要同时优化多个冲突目标的复杂控制系统，如自动驾驶、机器人导航和能源管理等。此外，Hyper-MORL的研究发现也为未来开发更高效的多目标强化学习算法提供了理论基础和实践指导。