Robust Deep Reinforcement Learning with Adaptive Adversarial Perturbations in Action Space

📄 arXiv: 2405.11982v1 📥 PDF

作者: Qianmei Liu, Yufei Kuang, Jie Wang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-05-20

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出自适应对抗扰动（A2P）方法，提升DRL在动作空间中的鲁棒性

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

关键词: 深度强化学习 对抗学习 鲁棒性 自适应扰动 动作空间

📋 核心要点

  1. DRL算法在模拟环境和真实环境之间存在差异时，鲁棒性面临挑战，现有方法通常采用固定强度的对抗扰动。
  2. A2P方法通过自适应调整对抗扰动系数，动态选择每个样本的扰动强度，以平衡训练稳定性和鲁棒性。
  3. 实验表明，A2P方法提高了训练稳定性，并在不同测试环境中学习到更鲁棒的策略，且易于部署。

📝 摘要（中文）

深度强化学习（DRL）算法容易受到模拟环境与真实世界之间建模误差的影响。许多研究利用对抗学习在训练过程中生成扰动来模拟这种差异，从而提高DRL的鲁棒性。然而，这些方法大多使用固定的参数来控制对抗扰动的强度，这可能导致平均性能和鲁棒性之间的权衡。事实上，找到扰动的最佳参数具有挑战性，因为过度的扰动可能会破坏训练的稳定性并损害智能体的性能，而不足的扰动可能无法提供足够的信息来增强鲁棒性。为了在保持训练稳定的同时提高鲁棒性，我们提出了一种简单而有效的方法，即自适应对抗扰动（A2P），它可以为每个样本动态选择合适的对抗扰动。具体来说，我们提出了一个自适应对抗系数框架，以调整训练期间对抗扰动的效果。通过设计一个度量当前扰动强度的指标，我们的方法可以根据当前的相对性能计算合适的扰动水平。我们方法的吸引人之处在于，它易于在实际应用中部署，并且不需要提前访问模拟器。在MuJoCo上的实验表明，我们的方法可以提高训练的稳定性，并在迁移到不同的测试环境时学习到鲁棒的策略。代码可在https://github.com/Lqm00/A2P-SAC 获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决深度强化学习算法在实际应用中，由于模拟环境与真实环境的差异导致的鲁棒性问题。现有方法通常采用固定的对抗扰动强度，但这种方式难以兼顾训练的稳定性和鲁棒性，过强的扰动会破坏训练，过弱的扰动则无法有效提升鲁棒性。因此，如何动态调整对抗扰动强度，使其既能保证训练稳定，又能有效提升模型在真实环境中的表现，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是提出一种自适应对抗扰动（A2P）方法，该方法能够根据当前训练状态动态调整对抗扰动的强度。A2P方法通过引入一个自适应对抗系数框架，根据智能体在训练过程中的表现，自动调整对抗扰动的大小。这种自适应调整机制能够避免固定扰动强度带来的问题，从而在保证训练稳定性的同时，有效提升模型的鲁棒性。

技术框架：A2P方法的技术框架主要包含以下几个部分：首先，在标准的DRL训练循环中，引入对抗扰动模块，该模块负责生成对抗样本。其次，设计一个自适应对抗系数框架，该框架根据智能体当前的性能指标（例如，奖励值）动态调整对抗扰动的强度。具体来说，框架会计算一个扰动强度指标，并根据该指标调整对抗扰动系数。最后，将调整后的对抗扰动添加到智能体的动作空间中，并使用对抗样本进行训练。

关键创新：A2P方法的关键创新在于其自适应的对抗扰动调整机制。与现有方法采用固定扰动强度不同，A2P方法能够根据智能体当前的训练状态动态调整扰动强度，从而更好地平衡训练的稳定性和鲁棒性。这种自适应调整机制使得A2P方法能够更有效地利用对抗样本进行训练，并学习到更鲁棒的策略。

关键设计：A2P方法中的关键设计包括：1) 扰动强度指标的设计：该指标用于衡量当前对抗扰动的强度，并作为调整对抗扰动系数的依据。论文中具体如何设计该指标未知。2) 对抗扰动系数的调整策略：该策略用于根据扰动强度指标动态调整对抗扰动系数。论文中具体如何设计该调整策略未知。3) 对抗扰动的生成方式：论文中对抗扰动的生成方式未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，A2P方法在MuJoCo模拟环境中能够显著提高训练的稳定性，并学习到更鲁棒的策略。当将训练好的策略迁移到不同的测试环境中时，A2P方法表现出更强的适应能力，性能优于使用固定扰动强度的基线方法。具体的性能提升数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶等领域，提升智能体在复杂、不确定环境中的适应能力。通过模拟真实世界中的噪声和干扰，增强智能体的鲁棒性，使其在实际部署中表现更稳定可靠。未来，该方法有望扩展到其他DRL算法和更广泛的应用场景，例如游戏AI、金融交易等。

📄 摘要（原文）

Deep reinforcement learning (DRL) algorithms can suffer from modeling errors between the simulation and the real world. Many studies use adversarial learning to generate perturbation during training process to model the discrepancy and improve the robustness of DRL. However, most of these approaches use a fixed parameter to control the intensity of the adversarial perturbation, which can lead to a trade-off between average performance and robustness. In fact, finding the optimal parameter of the perturbation is challenging, as excessive perturbations may destabilize training and compromise agent performance, while insufficient perturbations may not impart enough information to enhance robustness. To keep the training stable while improving robustness, we propose a simple but effective method, namely, Adaptive Adversarial Perturbation (A2P), which can dynamically select appropriate adversarial perturbations for each sample. Specifically, we propose an adaptive adversarial coefficient framework to adjust the effect of the adversarial perturbation during training. By designing a metric for the current intensity of the perturbation, our method can calculate the suitable perturbation levels based on the current relative performance. The appealing feature of our method is that it is simple to deploy in real-world applications and does not require accessing the simulator in advance. The experiments in MuJoCo show that our method can improve the training stability and learn a robust policy when migrated to different test environments. The code is available at https://github.com/Lqm00/A2P-SAC.