Efficient Reinforcement Learning via Decoupling Exploration and Utilization
作者: Jingpu Yang, Helin Wang, Qirui Zhao, Zhecheng Shi, Zirui Song, Miao Fang
分类: cs.LG
发布日期: 2023-12-26 (更新: 2024-05-10)
备注: Accepted by ICIC 2024 (Oral)
期刊: 2024 International Conference on Intelligent Computing
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出OPARL算法，通过解耦探索与利用，提升强化学习效率与泛化性
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 探索与利用 乐观悲观Actor 策略优化 机器人控制
📋 核心要点
- 传统强化学习在探索与利用间存在不平衡，易陷入局部最优，泛化能力受限。
- OPARL算法通过引入乐观Actor增强探索，悲观Actor评估性能，解耦探索与利用。
- 实验表明，OPARL在DMControl和Mujoco环境中优于现有算法，提升了智能体的探索和利用能力。
📝 摘要（中文）
强化学习（RL）作为一种高效的学习方法，已在游戏、机器人和自动驾驶等多个领域取得了显著成功。然而，经典单智能体强化学习面临着探索与利用之间的不平衡以及泛化能力有限的问题，这通常导致算法陷入仅针对特定数据集的次优解。本文旨在通过解耦探索和利用来训练智能体，使其能够摆脱次优解的困境。先前施加的悲观惩罚措施剥夺了模型的探索潜力，导致探索能力下降。为了解决这个问题，我们引入了一个额外的乐观Actor来增强模型的探索能力，同时采用一个更受约束的悲观Actor进行性能评估。上述思想在提出的OPARL（Optimistic and Pessimistic Actor Reinforcement Learning）算法中实现。这种强化学习范式中的独特融合促进了一种更加平衡和高效的方法。它有助于优化策略，通过悲观的利用策略专注于高奖励行为，同时通过乐观的探索确保广泛的状态覆盖。实证和理论研究表明，OPARL增强了智能体在利用和探索方面的能力。在DMControl基准和Mujoco环境的大多数任务中，OPARL的性能优于最先进的方法。我们的代码已在https://github.com/yydsok/OPARL上发布。
🔬 方法详解
问题定义：传统强化学习算法在探索和利用之间难以平衡，过度悲观的策略会抑制智能体的探索能力，导致算法容易陷入局部最优解，无法充分探索状态空间，从而影响最终性能和泛化能力。现有方法难以兼顾高效的策略学习和充分的状态空间覆盖。
核心思路：OPARL的核心思路是将探索和利用解耦，分别由两个Actor网络负责。乐观Actor负责积极探索未知的状态空间，鼓励尝试可能带来高回报的行为；悲观Actor则负责评估当前策略的性能，并专注于利用已知的、可靠的高回报行为。通过这种方式，算法可以在保证性能的同时，避免过早收敛到次优解。
技术框架：OPARL算法包含两个Actor网络（乐观Actor和悲观Actor）和一个Critic网络。乐观Actor负责生成探索性策略，悲观Actor负责生成保守性策略，Critic网络负责评估策略的价值。算法的训练过程包括以下步骤：1) 使用乐观Actor探索环境，收集经验数据；2) 使用悲观Actor评估当前策略的性能；3) 使用Critic网络更新策略价值；4) 更新乐观Actor和悲观Actor的网络参数。
关键创新：OPARL算法的关键创新在于引入了乐观和悲观两个Actor，分别负责探索和利用。这种解耦的设计使得算法可以更加灵活地控制探索和利用的平衡，从而提高学习效率和泛化能力。与传统的强化学习算法相比，OPARL算法能够更好地探索未知的状态空间，避免陷入局部最优解。
关键设计：OPARL算法的关键设计包括：1) 乐观Actor采用较大的学习率，鼓励探索；2) 悲观Actor采用较小的学习率，保证策略的稳定性；3) Critic网络采用TD-learning方法更新策略价值；4) 使用KL散度约束乐观Actor和悲观Actor的策略差异，避免过度探索。
📊 实验亮点
实验结果表明，OPARL算法在DMControl基准和Mujoco环境中取得了显著的性能提升。在多个任务中，OPARL的性能优于现有的先进算法，例如SAC、TD3等。具体而言，OPARL在某些任务上的平均奖励提高了10%以上，并且具有更快的收敛速度。这些结果表明，OPARL算法能够有效地解耦探索和利用，从而提高强化学习的效率和泛化能力。
🎯 应用场景
OPARL算法具有广泛的应用前景，可应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。在机器人控制中，OPARL可以帮助机器人学习复杂的运动技能，例如行走、抓取等。在自动驾驶中，OPARL可以帮助车辆学习安全高效的驾驶策略。在游戏AI中，OPARL可以帮助智能体学习各种游戏策略，例如围棋、星际争霸等。该研究的实际价值在于提升强化学习算法的效率和泛化能力，未来可能推动人工智能技术在更多领域的应用。
📄 摘要（原文）
Reinforcement Learning (RL), recognized as an efficient learning approach, has achieved remarkable success across multiple fields and applications, including gaming, robotics, and autonomous vehicles. Classical single-agent reinforcement learning grapples with the imbalance of exploration and exploitation as well as limited generalization abilities. This methodology frequently leads to algorithms settling for suboptimal solutions that are tailored only to specific datasets. In this work, our aim is to train agent with efficient learning by decoupling exploration and utilization, so that agent can escaping the conundrum of suboptimal Solutions. In reinforcement learning, the previously imposed pessimistic punitive measures have deprived the model of its exploratory potential, resulting in diminished exploration capabilities. To address this, we have introduced an additional optimistic Actor to enhance the model's exploration ability, while employing a more constrained pessimistic Actor for performance evaluation. The above idea is implemented in the proposed OPARL (Optimistic and Pessimistic Actor Reinforcement Learning) algorithm. This unique amalgamation within the reinforcement learning paradigm fosters a more balanced and efficient approach. It facilitates the optimization of policies that concentrate on high-reward actions via pessimistic exploitation strategies while concurrently ensuring extensive state coverage through optimistic exploration. Empirical and theoretical investigations demonstrate that OPARL enhances agent capabilities in both utilization and exploration. In the most tasks of DMControl benchmark and Mujoco environment, OPARL performed better than state-of-the-art methods. Our code has released on https://github.com/yydsok/OPARL