本技术公开了一种基于元学习和经验向量的自动驾驶联邦强化学习方法,包括:构建自动驾驶异质环境;构建Actor网络,通过确定性策略梯度更新Actor网络参数;构建Critic网络,通过元学习算法和误差反向传播算法更新Critic网络参数,训练过程中还加入经验向量整合并更新各自动驾驶车辆的学习经验,以优化全局策略的性能表现;在训练过程中,所有自动驾驶车辆定期将本地Critic网络参数、Actor网络参数和本地经验向量发送至中央服务器聚合。本发明通过提高自动驾驶车辆对环境异质性的适应能力,解决现有联邦强化学习中因环境动态变化和策略性能波动带来的收敛速度变慢和策略泛化能力下降问题,从而提升训练效率和策略鲁棒性。
背景技术
随着人工智能和机器学习技术的快速发展,强化学习作为一种通过与环境交互来学习最优决策策略的技术,广泛应用于机器人控制、自动驾驶、智能推荐系统等领域。然而,在自动驾驶这一复杂且动态的应用场景中,现有系统面临多个严峻挑战。首先,自动驾驶车辆在不同的交通环境中需要进行实时决策,这包括应对复杂的交通状况、行人行为、天气变化以及道路条件的差异。这种环境异质性使得统一的决策策略难以在所有场景中泛化,影响了自动驾驶系统的安全性和可靠性。此外,数据隐私问题愈发突出。在收集和处理大量实时数据时,自动驾驶系统必须确保用户隐私得到保护,尤其是在多车联网环境中,这使得数据共享和模型训练的过程变得更加复杂。
现有的强化学习技术在一些任务中取得了一定的成功,但在自动驾驶场景下仍然存在明显的不足。传统的集中式强化学习方法在面对分布式系统和多智能体任务时,面临环境异质性问题,不同智能体所处环境的差异使得数据分布不一致,进而影响共享的全局模型适应所有本地环境的能力。此外,这些方法通常依赖于大量历史数据进行训练,而在自动驾驶中实时获取和处理数据的难度较高,从而限制了算法的应用。现有算法在不同环境状态下表现不一致,受到环境变化的影响,导致决策的不稳定性和收敛速度降低。同时,集中式训练框架的数据收集和模型训练耗时耗力,难以满足自动驾驶系统对实时性的要求。
联邦学习作为一种新兴的分布式学习范式,通过允许多个智能体在本地训练模型并仅共享模型更新而非原始数据,从而有效保护了数据隐私并降低了通信开销。联邦强化学习(FRL)则将联邦学习的理念引入强化学习领域,允许多个分布式智能体协同训练一个全局策略。但是FRL在应用中仍面临若干挑战,尤其是环境异质性问题,即不同智能体所在的环境具有显著差异,导致全局策略难以在所有环境中泛化。环境异质性是联邦强化学习中的一个主要挑战,因各智能体在不同环境下收集的数据分布不一致,使得共享的全局模型可能无法适应所有本地环境。这种异质性表现为状态空间、动作空间、奖励函数和状态转移概率等方面的差异,这种异质性使得智能体难以学习到统一的全局策略,严重影响了联邦强化学习的收敛速度和策略的泛化能力。
元学习作为一种“学习如何学习”的技术,能够通过在多个任务上训练模型,学习出对新任务的快速适应能力。元学习通过学习多个任务间的共性,使模型能够快速适应新任务,因而在联邦学习中被用于训练个性化的模型,减少模型在不同客户端上的性能差异。这种结合了联邦学习和元学习的方法被称为联邦元学习。虽然目前元学习在联邦学习中解决数据异构问题已得到了广泛研究,但直接将其方法照搬到联邦强化学习中仍然面临一系列挑战,首先,FRL中的环境是动态且充满不确定性的,这不仅影响数据分布,还直接影响智能体的决策和学习效果,使得元学习方法需具备更强的动态适应能力,而传统元学习主要处理静态数据异构性,难以应对这种复杂性。其次,FRL中策略的性能往往随着环境的变化而波动,即使相同的策略在不同环境状态下也可能表现不一致,这要求元学习方法能够处理由策略变化引起的性能波动,确保模型的稳定性。此外,FRL中的数据生成依赖于当前策略,是一个典型的探索与利用问题,导致数据分布随着智能体策略的变化而不断动态调整。传统联邦元学习方法的静态数据处理模式难以快速适应这些动态变化。因此需要一种能够有效应对自动驾驶的环境异质性,提升自动驾驶策略泛化能力和模型鲁棒性的联邦强化学习方法,以满足实际应用中对数据隐私保护和分布式协作学习的需求。
实现思路