ELO-Rated Sequence Rewards: Advancing Reinforcement Learning Models

📄 arXiv: 2409.03301v2 📥 PDF

作者: Qi Ju, Falin Hei, Zhemei Fang, Yunfeng Luo

分类: cs.LG

发布日期: 2024-09-05 (更新: 2025-05-31)

💡 一句话要点

提出基于ELO评分的序列奖励方法ERRL，解决长时程强化学习中的奖励函数设计难题。

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

关键词: 强化学习 长时程强化学习 奖励函数设计 ELO评分 专家偏好

📋 核心要点

  1. 长时程强化学习中，为每个状态-动作对准确分配奖励是难题，现有方法依赖人工设计或专家指导，成本高昂。
  2. ERRL算法利用专家对轨迹的偏好，通过ELO评分系统为轨迹分配奖励，无需精确的基数奖励值。
  3. 实验表明，在长时程任务中，ERRL算法显著优于现有基线方法，并分析了专家偏好对结果的影响。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）严重依赖于奖励函数的精心设计。然而，在长时程强化学习（LTRL）任务中，准确地为每个状态-动作对分配奖励仍然是一个重大挑战。因此，RL智能体通常在专家指导下进行训练。受经济学中序数效用理论的启发，我们提出了一种新的奖励估计算法：基于ELO评分的强化学习（ERRL）。该方法有两个关键贡献。首先，它使用专家对轨迹的偏好而不是基数奖励（效用）来计算每个轨迹的ELO评分作为其奖励。其次，引入了一种新的奖励再分配算法，以减轻在没有固定锚定奖励的情况下训练的不稳定性。在传统RL算法难以处理的长时程场景（最多5000步）中，我们的方法优于几种最先进的基线。此外，我们还对专家偏好如何影响结果进行了全面分析。

🔬 方法详解

问题定义：长时程强化学习（LTRL）任务中，奖励函数的设计是一个核心挑战。传统方法需要手动设计奖励函数，或者依赖专家提供精确的奖励值，这在复杂环境中难以实现，且成本高昂。现有方法难以处理长时程依赖关系，导致训练不稳定和性能下降。

核心思路：ERRL的核心思路是借鉴ELO评分系统，将专家对轨迹的偏好转化为奖励信号。ELO评分原本用于评估棋手水平，这里用于评估轨迹的优劣。通过两两比较轨迹，并根据比较结果更新轨迹的ELO评分，从而得到一个相对合理的奖励值。这种方法避免了直接设计奖励函数或依赖精确的奖励值，降低了人工成本。

技术框架：ERRL的整体框架包括以下几个主要步骤：1）专家提供轨迹偏好数据，即对不同轨迹进行两两比较；2）使用ELO评分系统，根据专家偏好数据计算每个轨迹的ELO评分；3）将ELO评分作为轨迹的奖励，用于训练强化学习智能体；4）引入奖励再分配算法，以缓解训练过程中的不稳定性。该框架的核心在于利用ELO评分系统将专家偏好转化为可用的奖励信号。

关键创新：ERRL最重要的技术创新点在于使用ELO评分系统来估计轨迹的奖励。与传统方法相比，ERRL不需要精确的奖励值，只需要专家提供轨迹的相对偏好。此外，ERRL还引入了一种新的奖励再分配算法，以解决在没有固定锚定奖励的情况下训练的不稳定性问题。

关键设计：ERRL的关键设计包括：1）ELO评分系统的参数设置，例如初始评分、K值等；2）奖励再分配算法的具体实现，例如如何选择锚定轨迹、如何调整奖励值等；3）强化学习智能体的网络结构和训练算法的选择。论文中具体使用了何种网络结构和训练算法未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在长时程任务（最长5000步）中，ERRL算法显著优于几种最先进的基线方法。具体性能提升数据未知。此外，论文还对专家偏好如何影响结果进行了全面分析，为实际应用提供了指导。

🎯 应用场景

ERRL算法可应用于各种需要专家指导但难以精确定义奖励函数的强化学习任务，例如机器人控制、游戏AI、自动驾驶等。通过利用专家对行为的偏好，ERRL可以有效地训练智能体，提高其在复杂环境中的表现。该方法降低了对奖励函数设计的依赖，有望推动强化学习在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) heavily relies on the careful design of the reward function. However, accurately assigning rewards to each state-action pair in Long-Term Reinforcement Learning (LTRL) tasks remains a significant challenge. As a result, RL agents are often trained under expert guidance. Inspired by the ordinal utility theory in economics, we propose a novel reward estimation algorithm: ELO-Rating based Reinforcement Learning (ERRL). This approach features two key contributions. First, it uses expert preferences over trajectories rather than cardinal rewards (utilities) to compute the ELO rating of each trajectory as its reward. Second, a new reward redistribution algorithm is introduced to alleviate training instability in the absence of a fixed anchor reward. In long-term scenarios (up to 5000 steps), where traditional RL algorithms struggle, our method outperforms several state-of-the-art baselines. Additionally, we conduct a comprehensive analysis of how expert preferences influence the results.