在工业控制、高端装备、流程制造和无人系统等领域，智能决策系统正逐渐成为提升自动化水平的核心。然而，这些系统在实际应用中面临一个关键挑战：如何在仅使用历史数据、不与真实环境交互的情况下，学习到既安全又高效的决策策略？这就是“离线强化学习”要解决的核心问题。

离线强化学习的价值与困境

与需要不断试错的“在线学习”不同，离线强化学习直接从已有的历史数据中学习策略。例如，我们可以利用工厂过去的生产记录、无人车以往的行驶数据、或者某条流程产线的操作日志，来训练一个智能控制模型，而无需在真实环境中反复调试。

然而，这类方法存在一个典型问题——“值高估”。简单来说，模型在评估某个动作的价值时，容易过度乐观，尤其是当该动作在历史数据中很少出现时。这种“盲目自信”会导致系统在实际执行时选择不合理的操作，进而引发控制偏差、效率下降甚至安全隐患。

传统方法的局限：过于保守

为了缓解值高估，传统方法通常要求学习到的策略必须“贴近”历史数据中的行为。比如，要求机器人的动作不能偏离历史操作太远，或者控制参数必须在以往出现过的范围内选择。

这种做法虽然安全，却容易导致系统过于保守：如果历史数据本身质量不高（例如操作员水平有限、设备运行状态不优），那么学出来的策略也会受限于此，无法突破现状，实现更优的控制效果。

PRDC：一种更灵活的约束思路

南京大学与南栖仙策团队提出了一种名为 PRDC（Policy Regularization with Dataset Constraint） 的新方法。其核心思想不是硬性要求策略必须模仿历史数据，而是允许策略在“整个数据集”中寻找合理的参考动作——即使当前状态在数据中没有完全相同的记录，也可以参考其他相似状态下的动作。

换句话说，PRDC 让策略在“不脱离实际”的前提下，拥有更大的探索空间。

在工业与装备领域中的应用前景

PRDC 方法的优势在于其灵活性与实用性，尤其适合以下场景：

流程制造中的参数优化：在化工、冶金等流程工业中，工艺参数（如温度、压力）的调整对产品质量影响重大。PRDC 可以在保证不偏离历史安全区间的前提下，寻找更优的参数组合，提升能效与成品率。

高端装备的智能控制：例如大型机床、精密仪器等，控制指令需兼顾精度与设备寿命。PRDC 可基于以往操作数据，生成既稳健又高效的控制策略，避免过度保守导致的性能损失。

无人系统的决策规划：在无人车、无人机等系统中，决策模块需在复杂环境中做出实时反应。PRDC 能够利用历史轨迹数据，学习出既安全又灵活的路径规划策略，避免因保守而导致的通行效率低下。

机器人操作技能学习：在装配、分拣等任务中，机器人需学习柔顺且精准的动作。PRDC 可基于演示数据，生成不仅可靠、还能适应新情况的操作策略。

PRDC 方法为离线强化学习提供了一种简单而有效的策略约束机制，使智能系统在“不脱离实际”的同时，也能“突破局限”。它不依赖复杂的模型结构，易于与现有控制算法结合，具备较强的工程落地潜力。

在未来，随着工业数据不断积累与算法进一步成熟，PRDC 有望成为智能制造、自主系统等领域中，构建“既安全又智能”决策引擎的关键技术之一。