Model-based Policy Optimization using Symbolic World Model
作者: Andrey Gorodetskiy, Konstantin Mironov, Aleksandr Panov
分类: cs.LG
发布日期: 2024-07-18
💡 一句话要点
提出基于符号世界模型的策略优化方法，提升机器人学习的样本效率
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 符号回归 模型预测控制 机器人学习 策略优化 样本效率
📋 核心要点
- 无模型强化学习在机器人控制中样本效率低，限制了其应用。
- 利用符号回归生成环境动力学模型的符号表达式，参数少，精度高。
- 通过符号动力学模型生成轨迹，在策略优化中提升样本效率，优于基线。
📝 摘要（中文）
在机器人领域应用基于学习的控制方法面临着巨大的挑战。其中之一是，无模型的强化学习算法使用观测数据时样本效率较低。为了解决这个问题，一种常见的方法是基于模型的强化学习，它涉及使用环境动力学模型。我们建议使用符号表达式来近似转移动力学，这些符号表达式通过符号回归生成。与使用神经网络进行近似相比，使用符号模型近似机械系统具有更少的参数，这可能导致更高的精度和外推质量。我们使用符号动力学模型在基于模型的策略优化中生成轨迹，以提高学习算法的样本效率。我们在模拟环境中的各种任务中评估了我们的方法。与无模型和基于模型的基线方法相比，我们的方法在这些任务中表现出更高的样本效率。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于学习的机器人控制方法，特别是无模型强化学习，在样本效率方面存在瓶颈。这意味着需要大量的实验数据才能训练出有效的控制策略，这在实际机器人应用中是昂贵且耗时的。基于模型的强化学习试图通过学习环境动力学模型来解决这个问题，但现有模型（如神经网络）可能需要大量参数，并且泛化能力有限。
核心思路：本文的核心思路是使用符号回归来学习环境的动力学模型。符号回归能够生成可解释的符号表达式，这些表达式通常比神经网络具有更少的参数，并且可能具有更好的外推能力。通过使用这些符号模型，可以更准确地预测环境的未来状态，从而提高策略优化的样本效率。
技术框架：该方法采用基于模型的策略优化框架。首先，使用符号回归从观测数据中学习环境的动力学模型，得到一个符号表达式。然后，使用该符号模型来生成轨迹，并使用这些轨迹来优化控制策略。具体流程包括：1) 数据收集：通过与环境交互收集数据；2) 符号回归：使用收集的数据训练符号动力学模型；3) 策略优化：使用符号模型生成的轨迹来优化策略；4) 迭代：重复以上步骤，直到策略收敛。
关键创新：该方法最重要的创新点在于使用符号回归来学习环境动力学模型。与传统的神经网络模型相比，符号模型具有更少的参数，更容易解释，并且可能具有更好的泛化能力。此外，符号模型能够提供关于环境动力学的显式表达式，这有助于理解和调试控制策略。
关键设计：符号回归的具体实现细节未知，但通常涉及定义一组基本函数（例如，加法、乘法、三角函数等）和一个搜索算法（例如，遗传算法）来寻找最佳的符号表达式。策略优化算法的具体选择未知，但可以使用任何基于模型的策略优化算法，例如，PILCO、iLQG等。损失函数的设计需要考虑预测误差和策略的平滑性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在多个模拟机器人控制任务中表现出优于无模型和基于模型的基线方法。具体来说，该方法在达到相同的性能水平所需的样本数量方面显著减少，表明其具有更高的样本效率。具体的性能数据和提升幅度在论文中未明确给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人控制任务，尤其是在样本效率至关重要的场景中，例如，资源受限的机器人、需要快速适应新环境的机器人等。此外，符号模型的易解释性使其在需要安全性和可解释性的应用中具有优势，例如，医疗机器人、自动驾驶等。该方法有望推动机器人技术的进一步发展，使其能够更高效、更安全地完成各种任务。
📄 摘要（原文）
The application of learning-based control methods in robotics presents significant challenges. One is that model-free reinforcement learning algorithms use observation data with low sample efficiency. To address this challenge, a prevalent approach is model-based reinforcement learning, which involves employing an environment dynamics model. We suggest approximating transition dynamics with symbolic expressions, which are generated via symbolic regression. Approximation of a mechanical system with a symbolic model has fewer parameters than approximation with neural networks, which can potentially lead to higher accuracy and quality of extrapolation. We use a symbolic dynamics model to generate trajectories in model-based policy optimization to improve the sample efficiency of the learning algorithm. We evaluate our approach across various tasks within simulated environments. Our method demonstrates superior sample efficiency in these tasks compared to model-free and model-based baseline methods.