Accelerating Proximal Policy Optimization Learning Using Task Prediction for Solving Environments with Delayed Rewards

📄 arXiv: 2411.17861v3 📥 PDF

作者: Ahmad Ahmad, Mehdi Kermanshah, Kevin Leahy, Zachary Serlin, Ho Chit Siu, Makai Mann, Cristian-Ioan Vasile, Roberto Tron, Calin Belta

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-11-26 (更新: 2024-12-05)

💡 一句话要点

提出混合策略PPO与TWTL奖励塑造，加速解决延迟奖励环境下的强化学习问题

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

关键词: 强化学习 近端策略优化 延迟奖励 奖励塑造 时间窗口时序逻辑 混合策略 离线学习 在线学习

📋 核心要点

  1. 强化学习中延迟奖励问题导致学习效率降低，PPO算法在此类问题中表现不佳。
  2. 提出混合策略架构和TWTL奖励塑造，利用离线数据加速学习，并保证策略改进。
  3. 实验表明，该方法在倒立摆和月球着陆器环境中，显著提升了学习速度和最终性能。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决强化学习中延迟奖励带来的挑战。针对近端策略优化(PPO)在延迟奖励下性能下降的问题，我们提出了两项关键改进：一是混合策略架构，结合了离线策略（基于专家演示训练）和在线PPO策略；二是基于时间窗口时序逻辑(TWTL)的奖励塑造机制。混合架构在整个训练过程中利用离线数据，同时保持PPO的理论保证。基于信任区域策略优化(TRPO)的单调改进框架，我们证明了该方法确保了相对于离线策略和先前迭代的改进，性能差距有界。此外，我们证明了基于TWTL的奖励塑造保留了原始问题的最优策略。TWTL能够将时间目标正式转化为即时反馈信号，从而指导学习。通过在倒立摆和月球着陆器环境中的大量实验，证明了该方法与标准PPO和纯离线方法相比，在学习速度和最终性能方面均有所提高。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习中，尤其是使用PPO算法时，由于环境奖励延迟而导致的学习效率低下问题。传统的PPO算法在面对延迟奖励时，难以有效探索和学习，收敛速度慢，甚至可能无法找到最优策略。现有方法，如单纯依赖离线数据，则可能无法适应环境变化，泛化能力受限。

核心思路：论文的核心思路是结合离线学习和在线学习的优势，并利用奖励塑造技术加速学习过程。通过混合策略架构，利用离线数据提供初始策略和探索方向，同时使用在线PPO算法进行策略优化和适应环境变化。TWTL奖励塑造则将延迟奖励转化为即时反馈，引导智能体更快地学习到最优行为。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 离线策略训练模块：利用专家演示数据训练一个初始策略。2) 在线PPO策略优化模块：使用PPO算法进行策略迭代和优化。3) 混合策略融合模块：将离线策略和在线PPO策略进行融合，通过一个混合参数控制二者的权重。4) TWTL奖励塑造模块：将环境的长期目标转化为即时奖励信号，辅助策略学习。

关键创新：论文的关键创新在于混合策略架构和TWTL奖励塑造的结合。混合策略架构能够在利用离线数据的同时，保持PPO的在线学习能力和理论保证。TWTL奖励塑造则提供了一种将时间逻辑规范转化为可学习奖励信号的有效方法，克服了传统奖励塑造方法需要手动设计奖励函数的局限性。

关键设计：混合策略通过一个混合参数 α 来控制离线策略和在线PPO策略的权重。论文证明了在TRPO框架下，该方法能够保证策略的单调改进，并给出了性能差距的理论上界。TWTL奖励塑造的关键在于将时间逻辑规范转化为可微分的奖励函数，这需要根据具体的任务进行设计。论文在实验中使用了特定的TWTL公式来定义倒立摆和月球着陆器任务的目标，并将其转化为相应的奖励函数。

🖼️ 关键图片

img_0

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在倒立摆和月球着陆器环境中，相较于标准PPO算法和纯离线方法，在学习速度和最终性能方面均有显著提升。具体而言，该方法能够更快地收敛到最优策略，并获得更高的平均奖励。论文还提供了性能差距的理论上界，为该方法的有效性提供了理论支撑。

🎯 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，尤其适用于那些奖励信号稀疏或延迟的环境。通过结合离线数据和在线学习，并利用奖励塑造技术，可以显著提高强化学习算法的学习效率和性能，加速智能体在复杂环境中的部署和应用。

📄 摘要（原文）

In this paper, we tackle the challenging problem of delayed rewards in reinforcement learning (RL). While Proximal Policy Optimization (PPO) has emerged as a leading Policy Gradient method, its performance can degrade under delayed rewards. We introduce two key enhancements to PPO: a hybrid policy architecture that combines an offline policy (trained on expert demonstrations) with an online PPO policy, and a reward shaping mechanism using Time Window Temporal Logic (TWTL). The hybrid architecture leverages offline data throughout training while maintaining PPO's theoretical guarantees. Building on the monotonic improvement framework of Trust Region Policy Optimization (TRPO), we prove that our approach ensures improvement over both the offline policy and previous iterations, with a bounded performance gap of $(2ςγα^2)/(1-γ)^2$, where $α$ is the mixing parameter, $γ$ is the discount factor, and $ς$ bounds the expected advantage. Additionally, we prove that our TWTL-based reward shaping preserves the optimal policy of the original problem. TWTL enables formal translation of temporal objectives into immediate feedback signals that guide learning. We demonstrate the effectiveness of our approach through extensive experiments on an inverted pendulum and a lunar lander environments, showing improvements in both learning speed and final performance compared to standard PPO and offline-only approaches.