Benchmarks for Reinforcement Learning with Biased Offline Data and Imperfect Simulators

📄 arXiv: 2407.00806v1 📥 PDF

作者: Ori Linial, Guy Tennenholtz, Uri Shalit

分类: cs.LG

发布日期: 2024-06-30

💡 一句话要点

提出B4MRL基准测试，用于评估离线数据与不完善模拟器结合的强化学习算法

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

关键词: 离线强化学习 模拟器 基准测试 数据偏差 建模误差

📋 核心要点

  1. 离线强化学习结合不完善模拟器面临建模误差、部分可观测性等挑战，阻碍了算法的有效训练。
  2. 论文核心在于构建B4MRL基准测试，包含数据集和模拟器，用于评估和推动解决上述挑战的算法研究。
  3. 实验结果表明，B4MRL基准测试对于未来研究至关重要，能够有效促进相关算法的开发和性能提升。

📝 摘要（中文）

在许多强化学习（RL）应用中，智能体难以直接与真实世界交互，例如自动驾驶、医疗保健和推荐系统。离线强化学习提供了一种无需真实世界探索即可训练智能体的方法，但常常面临数据分布偏移、覆盖范围有限以及环境表示不完整等偏差。为了解决这些问题，实际应用尝试将模拟器与真实的离线数据相结合，采用所谓的混合方法。然而，构建可靠的模拟器本身就具有挑战性，因为系统复杂，信息缺失或不完整。本文概述了在RL中将离线数据与不完善模拟器结合的四个主要挑战：模拟器建模误差、部分可观测性、状态和动作差异以及隐藏的混淆因素。为了推动RL社区解决这些问题，我们构建了“机械离线强化学习基准”（B4MRL），它为上述挑战提供了数据集-模拟器基准。我们的结果表明，这种基准对于未来的研究至关重要。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决离线强化学习中，当结合有偏差的离线数据和不完善的模拟器时所面临的挑战。现有方法在处理模拟器建模误差、部分可观测性、状态和动作差异以及隐藏的混淆因素时表现不足，导致训练出的智能体在真实世界中性能不佳。

核心思路：论文的核心思路是构建一个标准化的基准测试环境B4MRL，该环境包含具有不同程度缺陷的模拟器和相应的离线数据集。通过在B4MRL上评估不同的离线强化学习算法，可以系统地研究各种缺陷对算法性能的影响，并促进针对这些缺陷的改进算法的开发。

技术框架：B4MRL基准测试包含多个环境，每个环境都模拟了一个特定的挑战。每个环境都提供一个离线数据集和一个模拟器。离线数据集由策略在环境中收集的经验组成，模拟器则用于模拟环境的动态。研究人员可以使用B4MRL来评估不同的离线强化学习算法，并比较它们在不同挑战下的性能。

关键创新：B4MRL的关键创新在于它提供了一个标准化的平台，用于研究离线强化学习中模拟器缺陷的影响。在此之前，研究人员通常使用自定义的环境和数据集，这使得比较不同算法的性能变得困难。B4MRL通过提供一个统一的平台，促进了离线强化学习领域的研究进展。

关键设计：B4MRL的关键设计包括：(1) 包含多种具有不同缺陷的模拟器，例如建模误差、部分可观测性等；(2) 提供与每个模拟器对应的离线数据集，数据集的质量和规模可控；(3) 提供评估指标，用于衡量算法在不同挑战下的性能，例如策略价值、策略安全性等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文构建了B4MRL基准测试，包含数据集和模拟器，用于评估和推动解决离线强化学习中模拟器缺陷带来的挑战。实验结果表明，该基准测试对于未来研究至关重要，能够有效促进相关算法的开发和性能提升。具体性能数据和对比基线未在摘要中明确给出，需查阅原文。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、医疗保健、推荐系统等领域，在这些领域中，智能体难以直接与真实世界交互，需要依赖离线数据和模拟器进行训练。B4MRL基准测试能够帮助研究人员开发更鲁棒、更可靠的离线强化学习算法，从而提高智能体在真实世界中的性能，具有重要的实际应用价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In many reinforcement learning (RL) applications one cannot easily let the agent act in the world; this is true for autonomous vehicles, healthcare applications, and even some recommender systems, to name a few examples. Offline RL provides a way to train agents without real-world exploration, but is often faced with biases due to data distribution shifts, limited coverage, and incomplete representation of the environment. To address these issues, practical applications have tried to combine simulators with grounded offline data, using so-called hybrid methods. However, constructing a reliable simulator is in itself often challenging due to intricate system complexities as well as missing or incomplete information. In this work, we outline four principal challenges for combining offline data with imperfect simulators in RL: simulator modeling error, partial observability, state and action discrepancies, and hidden confounding. To help drive the RL community to pursue these problems, we construct ``Benchmarks for Mechanistic Offline Reinforcement Learning'' (B4MRL), which provide dataset-simulator benchmarks for the aforementioned challenges. Our results suggest the key necessity of such benchmarks for future research.