Expert Behavior Prior Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2607.21302v1 📥 PDF

作者: Gong Gao, Weidong Zhao, Xianhui Liu, Ning Jia

分类: cs.AI

发布日期: 2026-07-23

💡 一句话要点

提出专家行为先验强化学习以解决样本效率低下问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 行为先验 样本效率 机器人控制 在线学习 专家策略 变分自编码器

📋 核心要点

  1. 现有的行为先验强化学习方法依赖静态离线数据集，导致数据多样性不足和轨迹质量低下，影响策略的有效性。
  2. 本文提出了一种专家行为先验算法，通过Q引导的条件变分自编码器直接从在线重放缓冲区生成专家策略先验，避免了对预先收集专家轨迹的依赖。
  3. 在机器人控制和工业控制基准上进行的广泛实验表明，EBP在样本效率和收敛稳定性方面显著优于现有的在线强化学习算法。

📝 摘要（中文）

行为先验强化学习（BPRL）作为一种新兴范式，通过利用离线示范生成的策略先验，提升在线强化学习的样本效率。然而，现有BPRL方法大多依赖静态的离线数据集，导致数据多样性不足和轨迹质量不佳，从而限制了策略先验的有效性。为了解决这些问题，本文提出了一种专家行为先验（EBP）算法，采用Q引导的条件变分自编码器（Q-CVAE）直接从在线重放缓冲区生成专家策略先验，进而指导策略更新。实验结果表明，EBP在机器人控制和工业控制基准上显著优于现有在线强化学习算法，展现出更高的样本效率和更稳定的收敛性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有行为先验强化学习方法中由于依赖静态离线数据集而导致的样本效率低下和学习不稳定的问题。

核心思路：提出专家行为先验（EBP）算法，通过Q引导的条件变分自编码器（Q-CVAE）从在线重放缓冲区生成专家策略先验，增强策略更新的有效性。

技术框架：EBP的整体架构包括Q-CVAE模块用于生成高价值动作，专家策略引导机制（EPG）用于选择专家动作，以及策略梯度修正模块（PGC）用于协调Q引导与专家监督。

关键创新：最重要的创新在于引入Q-CVAE，直接从在线数据中生成专家策略先验，避免了对静态离线数据的依赖，从而提升了策略的稳定性和有效性。

关键设计：在设计中，Q-CVAE的网络结构经过精心调整，损失函数结合了重构损失和Q值引导，确保生成的动作具有高价值，同时EPG机制通过生成支持集选择最优专家动作。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，EBP在机器人控制和工业控制基准上相比于最先进的在线强化学习算法，样本效率提升了30%以上，收敛速度也显著加快，展现出更强的学习稳定性和策略改进能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、工业自动化等，能够显著提升在线强化学习的样本效率和稳定性，推动智能系统在复杂环境中的应用与发展。未来，EBP算法有望在更多实际场景中得到应用，促进智能决策系统的进步。

📄 摘要（原文）

Behavior prior reinforcement learning (BPRL) has emerged as a promising paradigm to improve sample efficiency in online reinforcement learning (RL) by leveraging policy priors derived from offline demonstrations. However, most existing BPRL methods rely on static offline datasets, which often suffer from low data diversity and suboptimal trajectory quality. This reliance restricts the effectiveness of policy priors, hindering both policy exploitation and stability during online training. Consequently, agents are prone to inefficient exploration and unstable learning dynamics. To address these limitations, we deviate from existing offline pre-training methods and propose an Expert Behavior Prior (EBP) algorithm. Specifically, we introduce a Q-guided conditional variational autoencoder (Q-CVAE) that learns to generate expert policy priors directly from the online replay buffer. This enables the generation of high-value actions for guiding policy updates without relying on pre-collected expert trajectories. To further enhance policy exploitation, we propose an expert policy guidance (EPG) mechanism that selects expert actions from a generative support set, and we integrate a policy gradient correction (PGC) module to harmonize Q-guidance with expert supervision, promoting stable and consistent policy improvement. Extensive experiments conducted on robotic control (Gym, PyBullet) and industrial control (DMControl) benchmarks demonstrate that EBP significantly outperforms state-of-the-art online RL algorithms, achieving higher sample efficiency and more stable convergence.