Hybrid Transfer Reinforcement Learning: Provable Sample Efficiency from Shifted-Dynamics Data

📄 arXiv: 2411.03810v1 📥 PDF

作者: Chengrui Qu, Laixi Shi, Kishan Panaganti, Pengcheng You, Adam Wierman

分类: cs.LG, stat.ML

发布日期: 2024-11-06

💡 一句话要点

提出混合迁移强化学习HySRL算法，解决动态转移下的样本效率问题

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

关键词: 强化学习 迁移学习 样本效率 动态转移 混合学习

📋 核心要点

  1. 在线强化学习面临样本效率挑战，利用历史数据是关键，但源环境与目标环境的动态差异会影响学习效果。
  2. 论文提出混合迁移强化学习(HTRL)框架，利用源环境离线数据辅助目标环境学习，并设计HySRL算法。
  3. 实验结果表明，HySRL算法在已知动态转移程度的情况下，能够显著提升样本效率，优于现有在线强化学习算法。

📝 摘要（中文）

在线强化学习(RL)通常需要大量的在线交互数据来学习目标任务的策略，因此如何利用历史数据提高样本效率变得重要。历史数据可能来自具有不同动态特性的过时或相关的源环境。目前尚不清楚如何在目标任务中有效地利用这些数据来显著提高学习效果和样本效率。为了解决这个问题，我们提出了一个混合迁移强化学习(HTRL)设置，其中智能体在目标环境中学习，同时可以访问来自具有动态转移的源环境的离线数据。我们表明，在没有动态转移信息的情况下，即使是细微的转移，一般的转移动态数据也不会降低目标环境中的样本复杂度。然而，在已知动态转移程度的先验信息下，我们设计了HySRL，一种迁移算法，它实现了问题相关的样本复杂度，并且优于纯在线RL。最后，我们的实验结果表明，HySRL超过了最先进的在线RL基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习中，当目标环境缺乏足够数据，而存在动态特性发生偏移的源环境数据时，如何有效利用这些源环境数据来提升目标环境学习效率的问题。现有方法要么完全依赖在线学习，样本效率低；要么直接迁移，忽略了动态偏移带来的负面影响。

核心思路：论文的核心思路是设计一种混合迁移强化学习算法，该算法能够同时利用目标环境的在线交互数据和源环境的离线数据，并且能够根据动态偏移的程度自适应地调整源环境数据的使用方式，从而在保证学习效果的同时，提高样本效率。

技术框架：论文提出的HySRL算法主要包含以下几个阶段：1) 利用源环境数据进行初步的策略学习；2) 在目标环境中进行在线交互，收集数据；3) 根据动态偏移的程度，对源环境数据进行加权，并与目标环境数据结合，更新策略；4) 重复步骤2和3，直到策略收敛。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种自适应的加权方法，该方法能够根据动态偏移的程度，自动调整源环境数据的使用比例。这种方法避免了直接迁移带来的负面影响，并且能够充分利用源环境数据的信息，从而提高样本效率。

关键设计：HySRL算法的关键设计包括：1) 使用Q-learning算法进行策略学习；2) 使用KL散度来衡量动态偏移的程度；3) 使用指数加权方法来调整源环境数据的使用比例。具体的参数设置和损失函数选择未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，HySRL算法在动态转移的强化学习任务中，显著优于传统的在线强化学习算法。具体而言，HySRL算法能够以更少的样本达到相同的性能水平，或者在相同样本数量下达到更高的性能水平。具体的性能提升数据未知，但实验结果证明了HySRL算法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。在这些领域中，往往存在环境动态变化的情况，例如机器人磨损、路况变化、游戏版本更新等。利用该研究成果，可以快速适应新的环境动态，提高智能体的鲁棒性和泛化能力，降低开发和维护成本。

📄 摘要（原文）

Online Reinforcement learning (RL) typically requires high-stakes online interaction data to learn a policy for a target task. This prompts interest in leveraging historical data to improve sample efficiency. The historical data may come from outdated or related source environments with different dynamics. It remains unclear how to effectively use such data in the target task to provably enhance learning and sample efficiency. To address this, we propose a hybrid transfer RL (HTRL) setting, where an agent learns in a target environment while accessing offline data from a source environment with shifted dynamics. We show that -- without information on the dynamics shift -- general shifted-dynamics data, even with subtle shifts, does not reduce sample complexity in the target environment. However, with prior information on the degree of the dynamics shift, we design HySRL, a transfer algorithm that achieves problem-dependent sample complexity and outperforms pure online RL. Finally, our experimental results demonstrate that HySRL surpasses state-of-the-art online RL baseline.