ORSO: Accelerating Reward Design via Online Reward Selection and Policy Optimization

📄 arXiv: 2410.13837v3 📥 PDF

作者: Chen Bo Calvin Zhang, Zhang-Wei Hong, Aldo Pacchiano, Pulkit Agrawal

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2024-10-17 (更新: 2025-02-25)

💡 一句话要点

ORSO：通过在线奖励选择与策略优化加速强化学习中的奖励设计

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

关键词: 强化学习 奖励塑造 在线学习 模型选择 策略优化

📋 核心要点

  1. 在强化学习中，奖励塑造对于解决复杂任务至关重要，但手动设计奖励函数既耗时又需要专业知识。
  2. ORSO将奖励函数选择视为在线模型选择问题，自动选择高性能的塑造奖励函数，无需人工干预，并提供理论保证。
  3. 实验表明，ORSO在连续控制任务中表现出色，数据效率显著提高，计算时间减少，性能优于现有方法。

📝 摘要（中文）

奖励塑造在强化学习中至关重要，尤其是在稀疏奖励会阻碍学习的复杂任务中。然而，如何以计算高效的方式从一组奖励函数中选择有效的塑造奖励仍然是一个开放的挑战。我们提出了一种新的方法，即在线奖励选择与策略优化（ORSO），它将塑造奖励函数的选择构建为一个在线模型选择问题。ORSO自动识别高性能的塑造奖励函数，无需人工干预，并具有可证明的遗憾保证。我们证明了ORSO在各种连续控制任务中的有效性。与先前的方法相比，ORSO显著减少了评估塑造奖励函数所需的数据量，从而提高了数据效率，并显著减少了计算时间（高达8倍）。ORSO始终如一地识别出高质量的奖励函数，其性能比先前的方法高出50%以上，并且平均而言，识别出的策略与领域专家使用手动设计的奖励函数学习到的策略一样有效。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习中，稀疏奖励问题导致学习效率低下，而手动设计奖励函数需要大量时间和专业知识。现有方法在选择合适的塑造奖励函数时，数据效率低，计算成本高，难以在复杂任务中应用。因此，如何自动、高效地选择合适的奖励函数是亟待解决的问题。

核心思路：ORSO的核心思路是将奖励函数的选择视为一个在线模型选择问题。通过在线学习的方式，在与环境交互的过程中不断评估和选择不同的奖励函数，从而找到最优的奖励函数。这种方法避免了对每个奖励函数进行完整评估，显著提高了数据效率。

技术框架：ORSO的整体框架包含两个主要模块：在线奖励选择和策略优化。首先，在线奖励选择模块根据当前策略和环境反馈，评估不同奖励函数的性能，并选择一个奖励函数用于策略优化。然后，策略优化模块使用选择的奖励函数来更新策略。这两个模块交替进行，直到找到最优的奖励函数和策略。

关键创新：ORSO的关键创新在于将奖励函数选择问题转化为在线模型选择问题，并利用在线学习算法来解决。与传统的离线评估方法相比，ORSO能够更有效地利用数据，并更快地找到合适的奖励函数。此外，ORSO还提供了可证明的遗憾保证，确保算法的性能不会太差。

关键设计：ORSO使用Exp3算法进行在线奖励选择，该算法能够平衡探索和利用，从而有效地选择奖励函数。策略优化模块可以使用任何标准的强化学习算法，例如PPO或SAC。论文中使用了折扣因子γ=0.99，学习率α=0.0003，并对奖励进行了归一化处理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ORSO在各种连续控制任务中表现出色，与现有方法相比，数据效率显著提高，计算时间减少高达8倍。ORSO始终如一地识别出高质量的奖励函数，其性能比先前的方法高出50%以上。此外，ORSO识别出的策略与领域专家使用手动设计的奖励函数学习到的策略性能相当。

🎯 应用场景

ORSO可应用于各种需要奖励塑造的强化学习任务，例如机器人控制、游戏AI和自动驾驶。该方法能够自动设计奖励函数，降低了对领域专家的依赖，并提高了强化学习算法的效率和性能。未来，ORSO可以扩展到更复杂的任务和环境，并与其他强化学习技术相结合，以解决更具挑战性的问题。

📄 摘要（原文）

Reward shaping is critical in reinforcement learning (RL), particularly for complex tasks where sparse rewards can hinder learning. However, choosing effective shaping rewards from a set of reward functions in a computationally efficient manner remains an open challenge. We propose Online Reward Selection and Policy Optimization (ORSO), a novel approach that frames the selection of shaping reward function as an online model selection problem. ORSO automatically identifies performant shaping reward functions without human intervention with provable regret guarantees. We demonstrate ORSO's effectiveness across various continuous control tasks. Compared to prior approaches, ORSO significantly reduces the amount of data required to evaluate a shaping reward function, resulting in superior data efficiency and a significant reduction in computational time (up to 8 times). ORSO consistently identifies high-quality reward functions outperforming prior methods by more than 50% and on average identifies policies as performant as the ones learned using manually engineered reward functions by domain experts.