Efficient Model-Based Reinforcement Learning Through Optimistic Thompson Sampling
作者: Jasmine Bayrooti, Carl Henrik Ek, Amanda Prorok
分类: cs.LG, cs.RO
发布日期: 2024-10-07 (更新: 2025-03-10)
备注: Appearing in ICLR, 2025
💡 一句话要点
提出基于乐观Thompson采样的模型强化学习方法，提升机器人稀疏奖励环境探索效率。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 模型强化学习 Thompson采样 乐观探索 机器人控制
📋 核心要点
- 现有强化学习方法在机器人探索中存在不足，尤其是在稀疏奖励环境中，缺乏对奖励和状态之间关系的有效建模。
- 论文提出基于乐观Thompson采样的模型强化学习方法，通过联合推理转移和奖励的不确定性，指导更有效的探索。
- 实验表明，该方法在MuJoCo和VMAS连续控制任务中，显著提升了在稀疏奖励、动作惩罚和难探索区域环境中的学习效率。
📝 摘要（中文）
通过与环境交互学习复杂的机器人行为需要有原则的探索。有效的策略应优先探索能够最大化奖励的状态-动作空间区域，乐观探索是符合这一思想并实现样本高效强化学习的有希望的方向。然而，现有方法忽略了一个关键方面：需要通过连接奖励和状态的信念来告知乐观性。为了解决这个问题，我们提出了一种基于Thompson采样的实用且具有理论基础的乐观探索方法。我们的模型结构是第一个允许对转移和奖励的联合不确定性进行推理的结构。我们将我们的方法应用于一组MuJoCo和VMAS连续控制任务。我们的实验表明，乐观探索显著加速了在具有稀疏奖励、动作惩罚和难以探索区域的环境中的学习。此外，我们提供了关于何时乐观有益的见解，并强调了模型不确定性在指导探索中的关键作用。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决强化学习中，尤其是在机器人控制任务中，样本效率低下的问题。现有方法在探索过程中，往往难以有效地利用已学习的模型信息，特别是在奖励稀疏或存在动作惩罚的环境中。传统的探索策略，如ε-greedy或UCB，未能充分考虑状态转移和奖励之间的联合不确定性，导致探索效率低下。
核心思路：论文的核心思路是利用乐观Thompson采样，在模型预测的不确定性指导下进行探索。通过对状态转移和奖励函数进行联合建模，并利用Thompson采样从后验分布中采样模型，选择能够带来最大期望回报的动作。这种乐观的探索策略鼓励智能体探索那些模型预测不确定性高的区域，从而更有效地发现潜在的高奖励区域。
技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) 模型学习模块：用于学习状态转移和奖励函数的联合模型，通常采用高斯过程或神经网络等参数化模型。2) Thompson采样模块：从模型后验分布中采样模型参数，得到一组可能的模型。3) 策略优化模块：基于采样的模型，选择能够最大化期望回报的动作。4) 环境交互模块：将选择的动作作用于环境，并获取新的状态和奖励，用于更新模型。
关键创新：该方法最重要的创新点在于对状态转移和奖励函数的联合不确定性进行建模，并利用Thompson采样进行乐观探索。与现有方法相比，该方法能够更有效地利用模型信息，指导智能体探索那些模型预测不确定性高的区域，从而提高探索效率。此外，该方法提供了一种理论上合理的乐观探索框架，并具有较强的实用性。
关键设计：在模型学习方面，可以使用高斯过程或神经网络等参数化模型。高斯过程能够提供模型预测的置信区间，便于进行Thompson采样。在Thompson采样方面，可以采用不同的采样策略，如直接采样或近似采样。在策略优化方面，可以使用不同的优化算法，如策略梯度或值迭代。关键参数包括模型的超参数、采样次数和优化算法的学习率等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在MuJoCo和VMAS连续控制任务中，显著优于现有的强化学习算法，尤其是在稀疏奖励环境中。例如，在某些任务中，该方法能够以更少的样本达到与现有算法相当的性能，甚至能够学习到现有算法无法学习到的策略。实验还验证了模型不确定性在指导探索中的重要作用，并提供了关于何时乐观有益的见解。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人控制任务，尤其是在奖励稀疏、动作惩罚或环境动态性强的场景下。例如，可以用于机器人导航、操作、抓取等任务，提高机器人在复杂环境中的学习效率和适应能力。此外，该方法还可以推广到其他强化学习领域，如游戏AI、自动驾驶等。
📄 摘要（原文）
Learning complex robot behavior through interactions with the environment necessitates principled exploration. Effective strategies should prioritize exploring regions of the state-action space that maximize rewards, with optimistic exploration emerging as a promising direction aligned with this idea and enabling sample-efficient reinforcement learning. However, existing methods overlook a crucial aspect: the need for optimism to be informed by a belief connecting the reward and state. To address this, we propose a practical, theoretically grounded approach to optimistic exploration based on Thompson sampling. Our model structure is the first that allows for reasoning about joint uncertainty over transitions and rewards. We apply our method on a set of MuJoCo and VMAS continuous control tasks. Our experiments demonstrate that optimistic exploration significantly accelerates learning in environments with sparse rewards, action penalties, and difficult-to-explore regions. Furthermore, we provide insights into when optimism is beneficial and emphasize the critical role of model uncertainty in guiding exploration.