Value-Guided Repulsion for Offline Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2610.20190v1 📥 PDF

作者: Yixue Hao, Jiahao Zhang, Jiesong Lian, Xufei Guo, Xumeng Guo, Wenhui Zhang, Long Hu, Rui Wang

分类: cs.AI

发布日期: 2026-10-14

💡 一句话要点

提出价值引导排斥机制以提升离线强化学习性能

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

关键词: 离线强化学习 价值引导 粒子交互 Q学习 策略改进 行为正则化

📋 核心要点

  1. 现有的漂移策略无法根据动作的期望值进行有效区分，导致在离线强化学习中表现受限。
  2. 本文提出的VRQL方法通过结合几何距离和Q值，增强了粒子之间的交互，提升了策略的学习效果。
  3. 在多个任务配置中，VRQL展示了优于传统基线的性能，验证了其在离线强化学习中的有效性。

📝 摘要（中文）

漂移模型已成为离线强化学习（RL）中一种高效且稳定的策略设计范式。然而，标准的漂移策略仅根据生成动作之间的几何关系来确定排斥力，无法通过期望值进行区分。为了解决这一局限性，本文提出了价值引导排斥Q学习（VRQL），将动作价值估计整合到粒子交互场中。VRQL结合几何核距离和归一化的Q值缩放，为每个状态分配更大的排斥影响力给低价值粒子，同时严格保持对行为动作的吸引力。实验结果表明，VRQL在50个OGBench任务配置和6个D4RL AntMaze配置中表现出与现有基线竞争的性能，表明价值引导的粒子交互是离线RL的有效方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有离线强化学习方法中，漂移策略无法根据动作的期望值进行有效区分的问题。这种局限性导致了策略学习的效率低下。

核心思路：VRQL通过将动作的价值估计引入粒子交互场，结合几何核距离和归一化的Q值，赋予低价值粒子更大的排斥力，同时保持对行为动作的吸引力。这种设计使得行为正则化与策略改进相一致。

技术框架：VRQL的整体架构包括状态的粒子表示、几何距离计算、Q值估计和排斥力调整等模块。每个状态下，粒子根据其价值和几何关系进行交互，形成一个动态的交互场。

关键创新：VRQL的核心创新在于引入了价值引导的排斥机制，使得粒子之间的交互不仅依赖于几何关系，还考虑了动作的期望值。这一机制与传统方法的本质区别在于其综合了价值信息，提升了策略学习的有效性。

关键设计：在VRQL中，使用了归一化的Q值来调整排斥力的强度，并设计了相应的损失函数以平衡吸引力和排斥力的影响。这些设计确保了策略的稳定性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在50个OGBench任务配置和6个D4RL AntMaze配置中，VRQL的表现显著优于传统基线，展示了其在离线强化学习中的有效性和竞争力。这一方法的引入为离线RL领域提供了新的思路和解决方案。

🎯 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、游戏AI等需要高效策略学习的场景。通过提升离线强化学习的性能，VRQL能够在实际应用中实现更优的决策制定，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Drifting models have emerged as a highly efficient and stable paradigm for policy design in offline reinforcement learning (RL). However, standard drift policies determine repulsion solely from geometric relationships among generated actions and therefore cannot distinguish them by expected value. To address this limitation, we introduce Value-Guided Repulsion Q-Learning (VRQL) to integrate action value estimates into the particle interaction field. For each state, VRQL combines geometric kernel distance with a normalized Q value scaling. This mechanism assigns greater repulsive influence to particles with lower values while strictly retaining attraction toward behavior action. Consequently, this value-guided interaction field aligns behavior regularization with policy improvement without adding an auxiliary behavior model stage. On 50 OGBench task configurations and 6 D4RL AntMaze configurations, VRQL demonstrates highly competitive performance against established baselines, suggesting that value-guided particle interaction is an effective method for offline RL.