Upper and Lower Bounds for Distributionally Robust Off-Dynamics Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2409.20521v1 📥 PDF

作者: Zhishuai Liu, Weixin Wang, Pan Xu

分类: cs.LG, cs.AI, stat.ML

发布日期: 2024-09-30

备注: 48 pages, 3 figures, 2 tables

💡 一句话要点

提出We-DRIVE-U算法以解决离线强化学习中的动态不确定性问题

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

关键词: 离线强化学习 动态不确定性 分布鲁棒 马尔可夫决策过程 策略优化 计算效率 算法设计

📋 核心要点

  1. 现有的离线强化学习方法在面对动态不确定性时表现不佳，难以保证策略的鲁棒性。
  2. 论文提出的We-DRIVE-U算法通过分布鲁棒马尔可夫决策过程框架，有效应对环境扰动带来的不确定性。
  3. 实验结果显示，We-DRIVE-U在平均次优性上优于现有算法，并在策略切换和优化调用上显著提高了计算效率。

📝 摘要（中文）

本文研究了离线强化学习（RL），即策略训练和部署环境不同的情况。为应对环境扰动，我们关注在分布鲁棒马尔可夫决策过程（DRMDPs）框架下学习对转移动态不确定性鲁棒的策略。我们提出了一种新算法We-DRIVE-U，其平均次优性为$ ilde{ ext{O}}ig({d H imes ext{min} ig rac{1}{ ho}, Hig}/ ext{sqrt}{K} ig)$，显著改善了现有技术。我们还构造了新的困难实例，并推导出该设置下的首个信息论下界，表明我们的算法在任何不确定性水平下都是近似最优的。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是离线强化学习中策略训练与部署环境不一致所带来的动态不确定性问题。现有方法在处理这种不确定性时，往往无法保证策略的鲁棒性和有效性。

核心思路：我们提出的We-DRIVE-U算法基于分布鲁棒马尔可夫决策过程（DRMDPs），通过对转移动态的不确定性进行建模，学习出对环境扰动具有鲁棒性的策略。该设计旨在提高策略在不同环境下的适应性。

技术框架：算法的整体架构包括策略学习模块、动态建模模块和优化模块。策略学习模块负责根据当前环境状态生成策略，动态建模模块则对环境的转移动态进行建模，优化模块用于求解最优策略。

关键创新：本文的主要创新在于提出了We-DRIVE-U算法，其在平均次优性上优于现有方法，并且在策略切换和优化调用的复杂度上有显著改善，体现了算法的高效性。

关键设计：算法中设置了不确定性水平$ ho$、特征维度$d$和时间步长$H$等关键参数，并通过设计“稀疏切换”机制，减少了策略切换次数和优化调用次数，提升了计算效率。

📊 实验亮点

实验结果表明，We-DRIVE-U算法在平均次优性上达到了$ ilde{ ext{O}}ig({d H imes ext{min} ig rac{1}{ ho}, Hig}/ ext{sqrt}{K} ig)$，相比现有方法提升了$ ext{O}(dH/ ext{min}ig rac{1}{ ho}, Hig)$。此外，算法的策略切换和优化调用复杂度分别为$ ext{O}(dH ext{log}(1+H^2K))$和$ ext{O}(d^2H ext{log}(1+H^2K))$，显著提高了计算效率。

🎯 应用场景

该研究在机器人控制、自动驾驶、金融决策等领域具有广泛的应用潜力。通过提高策略的鲁棒性，能够在面对不确定环境时，确保系统的稳定性和安全性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We study off-dynamics Reinforcement Learning (RL), where the policy training and deployment environments are different. To deal with this environmental perturbation, we focus on learning policies robust to uncertainties in transition dynamics under the framework of distributionally robust Markov decision processes (DRMDPs), where the nominal and perturbed dynamics are linear Markov Decision Processes. We propose a novel algorithm We-DRIVE-U that enjoys an average suboptimality $\widetilde{\mathcal{O}}\big({d H \cdot \min {1/ρ, H}/\sqrt{K} }\big)$, where $K$ is the number of episodes, $H$ is the horizon length, $d$ is the feature dimension and $ρ$ is the uncertainty level. This result improves the state-of-the-art by $\mathcal{O}(dH/\min{1/ρ,H})$. We also construct a novel hard instance and derive the first information-theoretic lower bound in this setting, which indicates our algorithm is near-optimal up to $\mathcal{O}(\sqrt{H})$ for any uncertainty level $ρ\in(0,1]$. Our algorithm also enjoys a 'rare-switching' design, and thus only requires $\mathcal{O}(dH\log(1+H^2K))$ policy switches and $\mathcal{O}(d^2H\log(1+H^2K))$ calls for oracle to solve dual optimization problems, which significantly improves the computational efficiency of existing algorithms for DRMDPs, whose policy switch and oracle complexities are both $\mathcal{O}(K)$.