强化学习在自动化优化中的应用综述

A Survey of Reinforcement Learning for Optimization in Automation

强化学习在自动化优化中的应用综述

https://arxiv.org/pdf/2502.09417

摘要

强化学习（RL）已成为自动化领域优化挑战的关键工具，在多个领域推动了显著进展。本综述文章考察了当前强化学习在自动化领域的研究现状，特别聚焦于其在制造业、能源系统和机器人技术中的作用。文章讨论了各领域内最先进的方法、主要挑战及未来研究方向，突出强化学习解决复杂优化问题的能力。本文综述了基于强化学习的优化方法在自动化中的优势与局限，指出当前强化学习优化中普遍面临的挑战，包括样本效率与可扩展性问题；安全性与鲁棒性问题；可解释性与可信度问题；迁移学习与元学习问题；以及现实世界部署与集成问题。文章进一步探讨了应对这些挑战的前瞻性策略与未来研究路径。此外，本综述包含一份全面的相关研究文献列表，为有意探索该领域的学者与从业者提供不可或缺的指南。

关键词：强化学习，自动化，制造业，能源系统，机器人学

I. 引言

A. 研究动机

强化学习（RL）已发展成为解决序列决策问题的有效框架，使智能体能够通过与环境交互学习最优策略[1],[2]。近年来，RL在制造业[3]、能源系统[4]和机器人技术[5]等多个领域取得了显著成功。RL的核心优势在于其能通过试错经验进行学习，无需显式监督或预定义模型。

同时，优化问题在自动化领域无处不在，涵盖生产调度[6]、过程控制[7]和库存管理[8]等多个方面。这些问题通常涉及在不确定性条件下的复杂决策、大规模组合搜索空间以及动态环境。传统优化方法，如数学规划和元启发式算法，已在自动化问题中被广泛研究和应用[9]。然而，这些方法常在可扩展性、适应性及对领域专业知识的依赖方面面临困难。

强化学习与自动化优化的交叉为应对这些挑战提供了极具前景的路径。通过利用强化学习从经验中学习并适应变化条件的能力，我们能够为自动化任务开发更高效、灵活和鲁棒的优化算法[10],[11]。这催生了大量关于各自动化领域中基于强化学习优化的研究，而本综述正是聚焦于此。

B. 范围与贡献

本综述旨在全面概述用于自动化优化的强化学习技术。我们聚焦于三个关键应用领域：制造业、能源系统和机器人技术。在每个领域中，我们回顾了代表性研究成果，展示强化学习在解决优化问题方面的有效性，并讨论其特有的挑战与机遇。

本综述的主要贡献如下：

1. 我们对自动化中基于强化学习的优化方法进行了系统分类，突出其优势与局限。

2. 我们讨论了各应用领域中用于优化的最先进强化学习算法。

3. 我们识别了基于强化学习的自动化优化所面临的共同挑战，包括样本效率与可扩展性；安全性与鲁棒性；可解释性与可信度；迁移学习与元学习；以及现实部署与集成问题，并探讨了潜在解决方案与未来研究方向。

4. 我们提供了一份全面的相关研究文献目录，为对该领域感兴趣的研究人员和从业者提供宝贵资源。

据我们所知，这是第一篇专门聚焦于“自动化优化中的强化学习”的综述论文，涵盖广泛的应用领域，并对该快速发展的研究领域当前状态与未来前景提供深入见解。

C. 论文结构

本综述其余部分结构如下：

第二部分聚焦于强化学习优化在三大主要领域的应用：制造业、能源系统和机器人技术。对每个领域，我们对所选论文进行比较分析，突出其关键发现、方法论与贡献，并讨论领域特有的挑战与机遇。

第三部分讨论基于强化学习的自动化优化所面临的共同挑战，概述应对这些挑战的潜在解决方案与未来研究方向。

最后，第四部分总结全文，概括核心要点。

II. 应用领域

强化学习（RL）正在通过制造业、能源系统和机器人技术三大领域彻底变革自动化。图1展示了本节将讨论的这些主要领域及其子领域。

A. 制造业

强化学习正通过在生产调度、库存管理、维护规划和过程控制方面的进展，彻底改变制造业，展现出其在该领域解决复杂优化挑战的巨大潜力。在生产调度方面，RL方法优于传统模型，能够有效应对不确定性，从而提高盈利能力和客户服务[6]、[12]–[15]。在库存管理方面，RL技术，特别是深度强化学习（DRL）和多智能体强化学习（MARL），为管理随机需求和复杂供应链提供了创新解决方案，从而提升销售额并减少浪费[8]、[16]–[19]。在维护规划方面，RL的动态优化能力利用实时数据制定维护计划，从而提高系统可靠性并减少停机时间[20]–[24]。在过程控制方面，RL的适应性保障了产品质量和运行效率，而可解释强化学习（Explainable RL）和DRL等方法增强了对工艺过程的理解与控制策略[7]、[25]–[28]。未来研究方向包括开发风险敏感型公式、利用真实世界数据、集成智能系统以进一步提升制造效率。表I概括了这些洞见，列出了各研究的关键目标、所解决的挑战、采用的RL方法、成果与未来方向，并附有代表性研究，突显RL对制造业的变革性影响。

B. 能源系统

RL与DRL正在变革能源系统，在需求响应、微电网管理、可再生能源整合以及暖通空调（HVAC）控制等领域提供创新解决方案，以优化并增强电网稳定性、可持续性与能源效率。在需求响应策略方面，DRL与MARL能够动态调整能源使用以响应电力公司信号，实现高达22%的节能效果和更高效的电力管理[29]–[34]。在微电网管理方面，DRL与MARL方法通过优化能源分配与使用，提升电网韧性，从而提高成本效率并增强系统可靠性[35]–[40]。在可再生能源整合方面，RL处理可再生能源波动性的能力促成了更有效的能源调度策略，确保电网稳定并最大化可再生能源利用[4]、[31]、[41]–[44]。作为主要能源消耗者，HVAC系统通过DRL与批处理强化学习（batch RL）方法实现优化，在维持用户舒适度的同时显著降低能耗[29]、[45]–[49]。展望未来，研究将聚焦于需求响应中自适应策略的发展与弥合仿真-实验差距；提升微电网管理中的学习效率；增强可再生能源整合中的可扩展性与适应性；以及推广预训练模型在HVAC控制中的广泛应用。表II概括了这一叙述，列出了各子领域的关键目标、应对挑战、RL方法、成果、未来研究方向及代表性研究，展示RL在推动能源系统进步中的重要作用。

C. 机器人技术

强化学习正在彻底变革机器人技术，在运动规划、抓取与操作、多机器人协同以及人机协作等领域取得重大进展，从而应对该领域固有的复杂挑战。在运动规划方面，RL——特别是DRL和课程学习（curriculum learning）等创新方法——使机器人能够在动态环境中灵活导航并执行任务，显著提升适应性与任务表现[50]–[52]、[63]。在抓取与操作方面，DRL处理复杂传感器输入的能力使机器人能够以前所未有的灵活性和效率与多样化物体和环境交互[53]、[54]、[64]–[66]。在多机器人协同方面，DRL与MARL促进机器人之间复杂的协作策略，优化集体行动以在复杂动态任务中达成共同目标[55]、[56]、[67]–[70]。在人机协作（HRC）方面，DRL从交互中学习并适应人类行为的能力显著提升了从制造到日常辅助等任务中的协作效率[57]–[62]。未来研究方向包括：在运动规划中集成传感反馈以实现实时适应；利用复杂感官与触觉反馈增强抓取任务；为更大规模机器人团队开发可扩展的协同策略；以及个性化人机协作以适应人类习惯，同时提升安全性与可解释性。表III简明扼要地概括了这些领域，详细列出了各领域的关键目标、应对挑战、RL方法、方法亮点、成果、未来方向及代表性研究，展示RL对机器人技术的变革性影响。

III. 挑战、研究现状与未来方向

在自动化优化领域，强化学习（RL）已取得显著进展；然而，仍存在诸多亟待解决的挑战。表IV对这些挑战进行了比较，并列出了当前研究现状及本节将讨论的未来方向。

A. 样本效率与可扩展性

样本效率与可扩展性在强化学习中至关重要，旨在最小化训练数据需求，并确保解决方案能够随任务复杂度增长而扩展。这些挑战在现实世界应用中尤为关键，因为在这些场景中，数据收集往往成本高昂或耗时[71]、[72]。

当前提升样本效率与可扩展性的努力包括：使历史样本更能反映当前模型状态[71]、[72]；采用进化策略并在经验回放中使用高效内存机制[73]、[74]；利用离线数据辅助在线学习[75]、[76]；以及借助自适应学习技术[77]、[78]。

未来研究应致力于开发具备自适应学习率的算法、整合领域特定知识、高效利用计算资源，以及跨领域迁移学习，以进一步提升强化学习应用中的样本效率与可扩展性。

B. 安全性与鲁棒性

在强化学习中确保安全性与鲁棒性至关重要，尤其对于自动驾驶和医疗等关键领域的应用。安全强化学习算法的目标是在训练和部署阶段均能学习满足安全约束的策略[107]。

当前保障安全性的策略包括：发展安全鲁棒性概念[79]；构建鲁棒策略框架[80]；应对观测对抗攻击[81]；集成鲁棒控制屏障函数层[82]；通过鲁棒动作调节器管理安全需求[83]；借助鲁棒模型预测控制（MPC）强制实施安全约束[84]；提供鲁棒性保证[85]、[86]；通过基于证伪的对抗学习提升策略鲁棒性[87]；以及引入安全课程学习机制[108]。

未来研究方向应聚焦于开发适用于高维连续控制任务的可扩展安全强化学习算法，将形式化验证方法与强化学习相结合，并提升安全强化学习算法在动态环境中的适应能力。

C. 可解释性与可信度

确保强化学习模型具备可解释性与可信度，对于医疗、自主系统和金融等领域的应用至关重要，这些领域要求决策过程透明、可理解且可靠。

当前提升可解释性的研究包括：区分“可解释性”与“可说明性”[88]；将符号逻辑与深度强化学习结合以提高透明度[89]；在结构化环境中实现策略可解释性[90]；在认知科学中解释强化学习建模[91]；在基于视觉的强化学习中发现可解释特征[93]；以及引入稀疏证据收集机制以辅助人类理解[94]。

未来进展将聚焦于基础性改进，使模型本身具备内在可理解性，整合人类反馈，推进特征发现技术，并应用自监督学习实现自然可解释性，目标是加深人类对强化学习行为的理解。

D. 迁移学习与元学习

迁移学习与元学习旨在解决强化学习系统需利用过往经验知识高效适应新任务的需求，目标是提升跨不同环境的学习效率与泛化能力。

Hospedales 等人 [95] 强调了元学习在跨任务适应性中的作用。Guo 等人 [96] 开发了一种用于元强化学习的动作翻译器，以增强探索效率。Narvekar 等人 [97] 提出了一种课程学习框架，通过任务排序提升复杂场景下的学习效果。Varma 等人 [98] 展示了使用如 ResNet50 等预训练模型可提升强化学习性能的优势。Sasso 等人 [99] 与 Ren 等人 [100] 研究了多源迁移学习与元强化学习，以基于人类偏好实现快速适应。

未来工作将聚焦于能更好泛化于多样化任务的算法，并推动无监督与自监督学习，以增强迁移学习能力。同时，对能自主利用过往知识的模型的兴趣正日益增长。

E. 现实世界部署与集成

现实世界中强化学习模型的部署涉及弥合理论研究与实际应用之间的鸿沟，确保模型鲁棒性，并使仿真训练环境与现实世界条件保持一致。

Dulac-Arnold 等人 [101] 指出现实世界强化学习部署的挑战，并引入用于衡量复杂性的基准。Matsushima 等人 [102] 聚焦于以最少数据实现高效部署。Yahmed 等人 [103] 概述了部署挑战并强调解决方案的必要性。Li 等人 [104] 主张在部署过程中整合人类反馈以保障安全性。Garau-Luis 等人 [105] 讨论了深度强化学习部署的最新进展，而 Kanso 与 Patra [106] 则探讨了实现强化学习可扩展性的工程解决方案。

未来工作将集中于提升部署效率与现实相关性的算法与框架，增强从仿真到现实的泛化能力，改善人机交互，并构建鲁棒、可扩展的部署平台。领域特定的挑战以及学术界与工业界的协作，对强化学习在现实世界取得成功至关重要。

IV. 结论

强化学习（RL）已在制造业、能源系统和机器人技术等领域展现出其强大的能力，这得益于深度学习的创新，使其能够应对复杂挑战。尽管取得了这些进展，现实世界的部署仍带来诸多挑战，需要大量研究以实现强化学习的实际应用。本综述强调，必须提升样本效率、模型安全性、可解释性以及现实世界集成策略。为满足这些需求，必须采取综合性方法，整合算法进步、领域特定洞察、鲁棒的基准测试，并深入理解理论与实践之间的平衡。此外，融入人类反馈与伦理考量，对于强化学习的负责任部署至关重要。最终，强化学习从理论走向人工智能核心组件的转变标志着重大进步，随着持续努力，当前障碍有望被克服，从而充分发挥强化学习在智能决策与系统优化中的全部潜力。

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2502.09417