Reducing Action Space for Deep Reinforcement Learning via Causal Effect Estimation

📄 arXiv: 2501.14543v1 📥 PDF

作者: Wenzhang Liu, Lianjun Jin, Lu Ren, Chaoxu Mu, Changyin Sun

分类: cs.LG

发布日期: 2025-01-24

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于因果效应估计的动作空间缩减方法，提升深度强化学习探索效率。

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

关键词: 深度强化学习 动作空间缩减 因果效应估计 逆动力学模型 探索效率 冗余动作

📋 核心要点

  1. 现有深度强化学习方法在处理大规模冗余动作空间时，探索效率低下，缺乏量化冗余动作的依据。
  2. 该论文提出一种基于因果效应估计的动作空间缩减方法，通过量化动作的因果关系来抑制冗余动作。
  3. 实验结果表明，该方法在具有冗余动作的环境中，能够有效提升深度强化学习的探索效率。

📝 摘要（中文）

在深度强化学习中，智能决策面临着巨大且冗余的动作空间的挑战。在每一步都考虑相似但无效的动作会导致重复且无成效的尝试。现有方法试图通过减少或惩罚冗余动作来改善智能体的探索，但未能提供量化和可靠的证据来确定冗余性。本文提出了一种通过估计动作的因果效应来提高探索效率的方法。与先前的方法不同，我们的方法提供了关于单步转移中动作因果关系的定量结果。我们首先预训练一个逆动力学模型，作为环境的先验知识。随后，我们在每个时间步对整个动作空间中的动作进行分类，并估计每个动作的因果效应，以抑制探索期间的冗余动作。我们提供了理论分析来证明我们方法的有效性，并展示了在具有冗余动作的环境中进行模拟的经验结果，以评估其性能。我们的实现可在https://github.com/agi-brain/cee.git上找到。

🔬 方法详解

问题定义：深度强化学习在具有大量冗余动作空间的环境中，智能体难以高效探索。现有方法虽然尝试减少或惩罚冗余动作，但缺乏对动作冗余性的定量评估，导致探索效率提升有限。因此，如何准确识别并剔除冗余动作，是提升深度强化学习性能的关键问题。

核心思路：该论文的核心思路是通过估计每个动作的因果效应来判断其对环境状态的影响程度。如果一个动作对环境状态的影响很小或者没有影响，则认为该动作为冗余动作，应该被抑制。通过减少探索过程中冗余动作的尝试，从而提高探索效率。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 预训练逆动力学模型，用于学习环境的先验知识，即给定当前状态和下一个状态，预测采取的动作。2) 在每个时间步，利用逆动力学模型对整个动作空间进行评估，估计每个动作的因果效应。3) 根据因果效应的大小，对动作进行分类，并抑制冗余动作的执行。4) 利用剩余的动作进行探索和学习。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用因果效应来量化动作的冗余性。与现有方法相比，该方法能够提供更可靠的依据来判断动作是否冗余，从而更有效地缩减动作空间，提升探索效率。此外，利用预训练的逆动力学模型作为先验知识，可以加速因果效应的估计过程。

关键设计：逆动力学模型通常采用神经网络结构，输入为当前状态和下一个状态，输出为预测的动作。因果效应的估计可以通过计算预测动作与实际动作之间的差异来实现。动作的分类可以基于因果效应的大小设置阈值，高于阈值的动作被认为是有效动作，低于阈值的动作被认为是冗余动作。损失函数的设计需要考虑逆动力学模型的预测精度和因果效应估计的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在具有冗余动作的环境中进行模拟实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，与现有方法相比，该方法能够显著提升深度强化学习的探索效率，并获得更高的奖励。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域，尤其是在动作空间巨大且存在大量冗余动作的场景下，能够显著提升智能体的学习效率和决策能力。例如，在机器人操作中，可以减少无效的动作尝试，提高任务完成的成功率。在游戏AI中，可以加速智能体的学习过程，使其更快地掌握游戏技巧。

📄 摘要（原文）

Intelligent decision-making within large and redundant action spaces remains challenging in deep reinforcement learning. Considering similar but ineffective actions at each step can lead to repetitive and unproductive trials. Existing methods attempt to improve agent exploration by reducing or penalizing redundant actions, yet they fail to provide quantitative and reliable evidence to determine redundancy. In this paper, we propose a method to improve exploration efficiency by estimating the causal effects of actions. Unlike prior methods, our approach offers quantitative results regarding the causality of actions for one-step transitions. We first pre-train an inverse dynamics model to serve as prior knowledge of the environment. Subsequently, we classify actions across the entire action space at each time step and estimate the causal effect of each action to suppress redundant actions during exploration. We provide a theoretical analysis to demonstrate the effectiveness of our method and present empirical results from simulations in environments with redundant actions to evaluate its performance. Our implementation is available at https://github.com/agi-brain/cee.git.