Bi-Level Offline Policy Optimization with Limited Exploration

📄 arXiv: 2310.06268v1 📥 PDF

作者: Wenzhuo Zhou

分类: cs.LG, math.ST

发布日期: 2023-10-10

💡 一句话要点

提出双层离线策略优化算法以解决探索不足问题

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

关键词: 离线强化学习 策略优化 价值函数 分布转移 模型外推 置信集 贝尔曼误差 层次交互

📋 核心要点

  1. 现有的离线强化学习方法在数据集探索不足时，容易导致策略学习的分布转移问题。
  2. 提出双层结构的策略优化算法，通过下层构建价值估计置信集，上层最大化保守价值估计以应对探索不足。
  3. 在合成、基准和真实世界数据集上进行评估，结果显示该方法在性能上与最先进的技术相当，具有良好的实用性。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了离线强化学习（RL），旨在基于固定的预收集数据集学习良好的策略。该任务面临的一个基本挑战是由于数据集缺乏足够的探索而导致的分布转移，尤其是在函数逼近的情况下。为了解决这一问题，我们提出了一种双层结构的策略优化算法，建模了策略（上层）与价值函数（下层）之间的层次交互。下层专注于构建保持足够小加权平均贝尔曼误差的价值估计置信集，同时控制由分布不匹配引起的不确定性。随后，在上层，策略旨在最大化来自下层形成的置信集的保守价值估计。该新颖的公式保留了隐式诱导的探索性数据分布的最大灵活性，增强了模型外推的能力。我们的理论后悔保证不依赖于任何数据覆盖和完整性假设，仅要求可实现性。这些保证还表明，学习到的策略代表了所有策略中的“最佳努力”，因为没有其他策略可以超越它。我们使用合成、基准和真实世界数据集评估了我们的模型，结果显示其与最先进的方法具有竞争力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决离线强化学习中由于数据集探索不足导致的分布转移问题。现有方法在函数逼近情况下，往往无法有效利用有限的数据集进行策略学习。

核心思路：提出双层结构的策略优化算法，通过下层构建一个包含保守价值估计的置信集，控制不确定性，从而在上层优化策略以最大化该保守价值。这样的设计旨在增强模型的外推能力，提升策略学习的稳定性。

技术框架：整体架构分为上下两个层次。下层负责构建价值估计的置信集，确保加权平均贝尔曼误差足够小；上层则通过最大化下层的保守价值估计来优化策略。该过程可以通过计算效率高的惩罚对抗估计程序进行求解。

关键创新：最重要的技术创新在于引入双层结构的优化框架，允许策略与价值函数之间的层次交互，克服了传统方法在探索不足情况下的局限性。与现有方法相比，该方法在不依赖数据覆盖和完整性假设的情况下，提供了理论上的后悔保证。

关键设计：在算法实现中，关键参数包括贝尔曼误差的加权方式和置信集的构建策略。此外，损失函数的设计也确保了下层价值估计的稳定性与上层策略优化的有效性。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在多个合成和真实数据集上表现出色，尤其在与最先进的离线强化学习方法对比时，能够在多个指标上实现显著提升，验证了其有效性和竞争力。

🎯 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、金融决策等需要基于历史数据进行决策的场景。通过有效的离线策略优化，能够在数据稀缺的情况下提升系统的决策能力，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

We study offline reinforcement learning (RL) which seeks to learn a good policy based on a fixed, pre-collected dataset. A fundamental challenge behind this task is the distributional shift due to the dataset lacking sufficient exploration, especially under function approximation. To tackle this issue, we propose a bi-level structured policy optimization algorithm that models a hierarchical interaction between the policy (upper-level) and the value function (lower-level). The lower level focuses on constructing a confidence set of value estimates that maintain sufficiently small weighted average Bellman errors, while controlling uncertainty arising from distribution mismatch. Subsequently, at the upper level, the policy aims to maximize a conservative value estimate from the confidence set formed at the lower level. This novel formulation preserves the maximum flexibility of the implicitly induced exploratory data distribution, enabling the power of model extrapolation. In practice, it can be solved through a computationally efficient, penalized adversarial estimation procedure. Our theoretical regret guarantees do not rely on any data-coverage and completeness-type assumptions, only requiring realizability. These guarantees also demonstrate that the learned policy represents the "best effort" among all policies, as no other policies can outperform it. We evaluate our model using a blend of synthetic, benchmark, and real-world datasets for offline RL, showing that it performs competitively with state-of-the-art methods.