Q-Shaped Options for Hierarchical Reinforcement Learning
作者: Clarisse Wibault, Antoine Gorceix, Antonio Léon Villares, Alexey Zakharov, Evangelos Chatzaroulas, Michael Matthews, Eduardo Pignatelli, Jakob Foerster
分类: cs.AI
发布日期: 2026-10-08
💡 一句话要点
提出Q-Shaped Options以解决层次强化学习中的行动抽象问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 层次强化学习 行动抽象 Q函数 选项学习 机器人控制 智能制造 目标条件任务
📋 核心要点
- 现有的层次强化学习算法在学习适当的行动抽象时存在不足，导致无法有效利用层次结构。
- 本文提出Q-Shaped Options（QSO），通过在层次的每个级别上构建独特的状态值函数、Q函数和策略，来优化行动抽象。
- QSO在离线目标条件的运动和操作环境中表现优异，超越了基线算法，在其他算法失败的任务中实现了非零性能。
📝 摘要（中文）
学习处理长时间跨度和目标条件任务需要代理在扩展时间尺度上进行推理，并在广泛状态中采取行动。层次强化学习（HRL）通过动作（时间）和状态（空间）抽象的交互来解决这些挑战。现有HRL算法在学习适当的行动抽象时存在不足，导致无法有效利用层次结构。本文提出Q-Shaped Options（QSO），通过在层次的每个级别上构建独特的状态值函数、Q函数和策略，解决了这一问题。QSO在离线目标条件的运动和操作环境中学习到语义上有意义的选项空间，并在所有其他评估算法失败的任务中实现了非零性能，超越了基线。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决层次强化学习中行动抽象的不足，现有方法要么忽视必要的选项区分，导致层次结构失效，要么保留不必要的区分，影响状态抽象的有效性。
核心思路：Q-Shaped Options（QSO）通过在层次的每个级别上引入独特的状态值函数和Q函数，学习适当的行动抽象。低级Q函数将选项视为目标，鼓励保留必要的区分；而高级Q函数将选项视为行动，促使丢弃不必要的区分。
技术框架：QSO的整体架构包括多个层次，每个层次有独立的状态值函数、Q函数和策略。通过共享编码器在相邻层次之间学习行动抽象，确保有效的决策过程。
关键创新：QSO的主要创新在于其独特的层次结构设计，能够同时保留必要的选项区分并丢弃不必要的区分，从而实现更高效的学习。
关键设计：在QSO中，低级Q函数的设计鼓励保留必要的区分，而高级Q函数则通过丢弃不必要的区分来优化学习过程。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在离线目标条件的运动和操作环境中，QSO超越了基线算法，尤其是在其他所有评估算法失败的任务中实现了非零性能，显示出其在学习语义上有意义的选项空间方面的优势。
🎯 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、智能制造等需要处理复杂任务的场景。通过优化层次强化学习中的行动抽象，QSO能够提升代理在长时间跨度任务中的表现，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Learning to tackle long-horizon, goal-conditioned tasks requires an agent to reason over extended timescales and act across a broad range of states. In principle, Hierarchical Reinforcement Learning (HRL) addresses both challenges through the interaction between action (temporal) and state (spatial) abstraction. First, using an action abstraction to represent temporally extended behaviour as options reduces the effective decision horizon. Second, enabling different state abstractions at each level of the decision process permits greater data aggregation for learning. However, realising these two benefits of a hierarchical policy depends on learning an appropriate action abstraction. Current HRL algorithms fail in one of two ways. Some discard distinctions between options needed for optimal control, undermining hierarchy altogether. Others retain unnecessary distinctions, preserving horizon reduction, but forfeiting coarser state abstraction. In this work, we characterise three desiderata for an action abstraction. We introduce Q-Shaped Options (QSO) to address all three. QSO builds on an architecture with distinct state-value functions, Q functions and policies at each level of the hierarchy. It learns the action abstraction between consecutive levels as a shared encoder shaped by their respective Q functions. The low-level Q function uses the option as a goal, encouraging the abstraction to retain distinctions necessary for optimal control. The high-level Q function uses it as an action, encouraging unnecessary distinctions to be discarded. Across offline goal-conditioned locomotion and manipulation environments, QSO learns semantically meaningful option spaces and outperforms baselines, achieving non-zero performance in tasks where all other evaluated algorithms fail.