Highway Graph to Accelerate Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2405.11727v2 📥 PDF

作者: Zidu Yin, Zhen Zhang, Dong Gong, Stefano V. Albrecht, Javen Q. Shi

分类: cs.LG

发布日期: 2024-05-20 (更新: 2025-01-07)

备注: Published in TMLR

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Highway Graph加速强化学习，提升确定性离散环境下的训练效率。

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

关键词: 强化学习 值迭代 状态转移图 Highway Graph 训练加速

📋 核心要点

  1. 传统强化学习训练效率低，值迭代计算量大，限制了算法的应用。
  2. 构建Highway Graph，将非分支状态转移序列压缩为单步操作，加速值传播。
  3. 实验证明，该方法显著提升训练速度（10-150倍），并保持或提升回报，同时具备更好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)算法通常面临训练效率低下的问题。一种常见的解决方案是将基于模型的规划算法（如蒙特卡洛树搜索MCTS或值迭代VI）集成到环境模型中。然而，VI需要迭代一个大型张量，通过值传播基于后续状态更新前一个状态的值，导致计算密集型操作。为了提高RL训练效率，我们提出改进值学习过程的效率。在具有离散状态和动作空间的确定性环境中，我们观察到，在采样的经验状态转移图上，一个非分支的转移序列（称为highway）可以将智能体通过中间状态无偏差地带到另一个状态。在这些非分支的highway上，值更新过程可以简化为单步操作，无需逐步更新。基于此，我们引入highway graph来建模状态转移。highway graph将转移模型压缩成紧凑的表示，其中边可以封装多个状态转移，从而在单次迭代中实现跨多个时间步的值传播。通过将highway graph集成到RL中，训练过程显著加速，尤其是在训练的早期阶段。在四个类别的环境中的实验表明，我们的方法比已建立的和最先进的RL算法学习速度快得多（通常快10到150倍），同时保持相等或更高的预期回报。此外，使用highway graph训练的基于深度神经网络的智能体表现出更好的泛化能力和更低的存储成本。代码已在https://github.com/coodest/highwayRL上公开。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习算法在训练过程中，尤其是在确定性离散环境中，值迭代（VI）需要对状态空间进行多次迭代，计算复杂度高，训练效率低下。现有的基于模型的强化学习方法，如MCTS，虽然可以提升效率，但仍然面临计算资源消耗大的问题。因此，如何提高值学习的效率，加速强化学习的训练过程，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用确定性环境中状态转移图的特性，发现并利用“highway”，即非分支的状态转移序列。在这些highway上，智能体可以确定性地从一个状态转移到另一个状态，而无需考虑中间状态的决策。因此，可以将这些highway上的值更新过程简化为单步操作，从而减少迭代次数，加速值传播。

技术框架：该方法的核心是构建Highway Graph。首先，从环境中采样得到经验状态转移图。然后，识别图中的highway，即非分支的转移序列。将每个highway压缩为Highway Graph中的一条边，边的权重表示该highway的长度（即转移的步数）。在强化学习训练过程中，使用Highway Graph进行值迭代，可以一次性更新多个状态的值，从而加速训练。整体流程包括：1. 环境交互采样；2. 构建Highway Graph；3. 基于Highway Graph进行值迭代或策略学习。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于Highway Graph的构建和利用。与传统的状态转移图相比，Highway Graph是一种更紧凑的表示，它通过将多个状态转移压缩为单步操作，显著减少了值迭代的计算量。与现有方法的本质区别在于，该方法不是逐个状态进行值更新，而是沿着highway进行批量更新，从而实现了更高效的值传播。

关键设计：Highway的识别是关键。论文中可能采用图搜索算法（如深度优先搜索或广度优先搜索）来寻找非分支的转移序列。Highway Graph的存储可以使用邻接表或邻接矩阵等数据结构。在值迭代过程中，可以使用动态规划算法或深度学习方法来更新状态值。具体的损失函数和网络结构取决于所使用的强化学习算法（如Q-learning或Policy Gradient）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在四个类别的环境中，训练速度比现有RL算法快10到150倍，同时保持或提升了预期回报。此外，使用Highway Graph训练的深度神经网络智能体，在泛化能力和存储成本方面也表现出优势。这些结果验证了Highway Graph在加速强化学习训练方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、游戏AI、路径规划等领域。在这些领域中，智能体需要在离散状态空间中进行决策，并快速学习最优策略。通过使用Highway Graph，可以显著提高智能体的训练效率，使其更快地适应环境，并实现更好的性能。该方法还可以降低存储成本，提高泛化能力，为复杂环境下的强化学习应用提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) algorithms often struggle with low training efficiency. A common approach to address this challenge is integrating model-based planning algorithms, such as Monte Carlo Tree Search (MCTS) or Value Iteration (VI), into the environmental model. However, VI requires iterating over a large tensor which updates the value of the preceding state based on the succeeding state through value propagation, resulting in computationally intensive operations. To enhance the RL training efficiency, we propose improving the efficiency of the value learning process. In deterministic environments with discrete state and action spaces, we observe that on the sampled empirical state-transition graph, a non-branching sequence of transitions-termed a highway-can take the agent to another state without deviation through intermediate states. On these non-branching highways, the value-updating process can be streamlined into a single-step operation, eliminating the need for step-by-step updates. Building on this observation, we introduce the highway graph to model state transitions. The highway graph compresses the transition model into a compact representation, where edges can encapsulate multiple state transitions, enabling value propagation across multiple time steps in a single iteration. By integrating the highway graph into RL, the training process is significantly accelerated, particularly in the early stages of training. Experiments across four categories of environments demonstrate that our method learns significantly faster than established and state-of-the-art RL algorithms (often by a factor of 10 to 150) while maintaining equal or superior expected returns. Furthermore, a deep neural network-based agent trained using the highway graph exhibits improved generalization capabilities and reduced storage costs. Code is publicly available at https://github.com/coodest/highwayRL.