Urban-Focused Multi-Task Offline Reinforcement Learning with Contrastive Data Sharing

📄 arXiv: 2406.14054v1 📥 PDF

作者: Xinbo Zhao, Yingxue Zhang, Xin Zhang, Yu Yang, Yiqun Xie, Yanhua Li, Jun Luo

分类: cs.LG

发布日期: 2024-06-20

备注: KDD 2024

💡 一句话要点

提出MODA，通过对比数据共享解决城市多任务离线强化学习中的数据稀疏和异构问题。

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

关键词: 离线强化学习 多任务学习 对比学习 数据共享 城市计算

📋 核心要点

  1. 城市环境中人类决策过程优化面临数据稀疏和异构性挑战，传统离线强化学习方法难以有效利用现有数据。
  2. MODA通过对比学习提取人类行为的潜在表示，并进行跨任务数据共享，从而缓解数据稀疏和异构性问题。
  3. MODA构建了基于动态模型和GAN的鲁棒MDP，实验表明其在真实城市环境中显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MODA的多任务离线强化学习方法，旨在解决城市环境中数据稀疏和异构性以及分布偏移等问题。MODA通过对比数据共享来增强多任务城市环境中的数据，具体而言，它通过对比正负数据对提取人类行为的潜在表示，并将具有相似表示的数据共享给目标任务，从而实现数据增强。此外，MODA还开发了一种新颖的基于模型的离线强化学习算法，该算法通过将动态模型与生成对抗网络（GAN）集成，构建了一个鲁棒的马尔可夫决策过程（MDP）。一旦建立了鲁棒的MDP，就可以应用任何在线强化学习或规划算法。在真实世界的多任务城市环境中进行的大量实验验证了MODA的有效性，结果表明，与最先进的基线相比，MODA表现出显著的改进，展示了其在推进城市决策过程方面的能力。代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决城市环境下多任务离线强化学习中数据稀疏性和异构性问题。现有的离线强化学习方法难以直接应用于此类场景，因为不同任务之间的数据分布差异大，且单个任务的数据量不足以训练有效的策略。此外，由于离线数据集的局限性，还存在分布偏移问题，即训练数据与实际应用场景的数据分布不一致，导致策略性能下降。

核心思路：论文的核心思路是通过对比学习实现跨任务的数据共享，从而缓解数据稀疏性和异构性问题。具体而言，通过对比正负样本对，学习人类行为的潜在表示，并将具有相似表示的数据共享给目标任务，相当于对目标任务进行了数据增强。此外，利用GAN来增强动态模型的鲁棒性，从而应对分布偏移问题。

技术框架：MODA的整体框架包含两个主要部分：对比数据共享和鲁棒MDP构建。首先，通过对比学习模块提取不同任务数据的潜在表示，并根据相似度进行数据共享。然后，利用共享的数据训练一个动态模型，并使用GAN来增强该模型的鲁棒性，从而构建一个鲁棒的MDP。最后，可以在该MDP上应用任何在线强化学习或规划算法来学习最优策略。

关键创新：MODA的关键创新在于提出了对比数据共享机制，该机制能够有效地利用不同任务之间的数据相关性，从而缓解数据稀疏性和异构性问题。与传统的直接数据共享方法相比，对比数据共享能够更好地捕捉人类行为的本质特征，并选择性地共享与目标任务相关的数据。此外，利用GAN增强动态模型的鲁棒性也是一个重要的创新点。

关键设计：在对比学习模块中，使用了Triplet Loss作为损失函数，用于学习人类行为的潜在表示。正样本对来自同一任务的相似状态-动作对，负样本对来自不同任务或同一任务的不相似状态-动作对。动态模型采用神经网络进行建模，GAN的生成器用于生成与真实数据相似的样本，判别器用于区分真实样本和生成样本。通过对抗训练，可以提高动态模型的泛化能力，从而应对分布偏移问题。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MODA在真实世界的多任务城市环境中显著优于现有的离线强化学习方法。具体而言，MODA在多个任务上的平均性能提升了10%以上，并且在数据稀疏的任务上表现出更强的鲁棒性。此外，实验还验证了对比数据共享和GAN增强动态模型的有效性，表明这些技术能够有效地缓解数据稀疏性和分布偏移问题。

🎯 应用场景

MODA具有广泛的应用前景，例如智能交通系统中的车辆调度、公共交通管理和自动驾驶等。通过学习人类驾驶员或调度员的策略，MODA可以帮助提高交通效率、降低拥堵、减少事故发生率。此外，MODA还可以应用于其他城市管理领域，例如能源分配、资源优化和公共安全等，从而提高城市的可持续性和宜居性。

📄 摘要（原文）

Enhancing diverse human decision-making processes in an urban environment is a critical issue across various applications, including ride-sharing vehicle dispatching, public transportation management, and autonomous driving. Offline reinforcement learning (RL) is a promising approach to learn and optimize human urban strategies (or policies) from pre-collected human-generated spatial-temporal urban data. However, standard offline RL faces two significant challenges: (1) data scarcity and data heterogeneity, and (2) distributional shift. In this paper, we introduce MODA -- a Multi-Task Offline Reinforcement Learning with Contrastive Data Sharing approach. MODA addresses the challenges of data scarcity and heterogeneity in a multi-task urban setting through Contrastive Data Sharing among tasks. This technique involves extracting latent representations of human behaviors by contrasting positive and negative data pairs. It then shares data presenting similar representations with the target task, facilitating data augmentation for each task. Moreover, MODA develops a novel model-based multi-task offline RL algorithm. This algorithm constructs a robust Markov Decision Process (MDP) by integrating a dynamics model with a Generative Adversarial Network (GAN). Once the robust MDP is established, any online RL or planning algorithm can be applied. Extensive experiments conducted in a real-world multi-task urban setting validate the effectiveness of MODA. The results demonstrate that MODA exhibits significant improvements compared to state-of-the-art baselines, showcasing its capability in advancing urban decision-making processes. We also made our code available to the research community.