On Rollouts in Model-Based Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2501.16918v2 📥 PDF

作者: Bernd Frauenknecht, Devdutt Subhasish, Friedrich Solowjow, Sebastian Trimpe

分类: cs.LG

发布日期: 2025-01-28 (更新: 2025-04-08)

💡 一句话要点

提出Infoprop，分离模型不确定性，提升基于模型的强化学习rollout质量。

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

关键词: 基于模型的强化学习 模型不确定性 rollout策略 Dyna算法 MuJoCo 认知不确定性 偶然不确定性

📋 核心要点

  1. 现有MBRL方法受限于模型误差累积，导致rollout数据质量下降，阻碍策略学习和长期规划。
  2. Infoprop分离偶然不确定性和认知不确定性，降低认知不确定性对数据分布的影响，并跟踪累积误差。
  3. Infoprop-Dyna在MuJoCo任务上取得SOTA性能，显著提升rollout长度和数据质量。

📝 摘要（中文）

基于模型的强化学习(MBRL)旨在通过学习环境模型并从中生成合成rollout来提高数据效率。然而，在这些rollout过程中累积的模型误差会扭曲数据分布，对策略学习产生负面影响，并阻碍长期规划。因此，模型误差的累积是当前MBRL方法中的一个关键瓶颈。我们提出了Infoprop，一种基于模型的rollout机制，它将偶然不确定性与认知不确定性分离，并减少后者对数据分布的影响。此外，Infoprop跟踪模型rollout过程中累积的模型误差，并提供终止标准来限制数据损坏。我们在Infoprop-Dyna算法中展示了Infoprop的能力，在常见的MuJoCo基准测试任务上报告了Dyna风格MBRL的最先进性能，同时大幅增加了rollout长度和数据质量。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于模型的强化学习方法在生成rollout时，由于模型的不完美性，会累积误差。这些累积的误差会使得rollout的数据分布偏离真实环境，从而导致策略学习的效果下降，尤其是在长期规划中，这个问题会更加严重。因此，如何减少模型误差的累积，提高rollout数据的质量，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是将模型的不确定性分解为偶然不确定性（aleatoric uncertainty）和认知不确定性（epistemic uncertainty）。偶然不确定性是环境固有的随机性，而认知不确定性是由于模型对环境的认知不足造成的。Infoprop主要关注减少认知不确定性的影响，因为它更容易导致rollout数据分布的偏差。同时，Infoprop会跟踪rollout过程中累积的误差，并根据设定的阈值来提前终止rollout，从而避免产生过多的错误数据。

技术框架：Infoprop可以被集成到Dyna-style的MBRL算法中，形成Infoprop-Dyna。整体流程如下：1. 使用真实环境数据训练环境模型；2. 使用环境模型生成rollout数据，在生成rollout的过程中，使用Infoprop来分离和减少认知不确定性的影响，并跟踪累积误差；3. 使用生成的rollout数据来训练策略；4. 重复步骤2和3，直到策略收敛。其中，Infoprop主要负责rollout数据的生成和质量控制。

关键创新：本文最重要的技术创新点在于提出了分离偶然不确定性和认知不确定性的方法，并利用这种分离来减少认知不确定性对rollout数据分布的影响。与现有方法相比，Infoprop能够更有效地利用模型生成的数据，从而提高策略学习的效率和效果。此外，Infoprop还引入了累积误差跟踪和终止机制，进一步保证了rollout数据的质量。

关键设计：Infoprop的关键设计包括：1. 使用贝叶斯神经网络来估计模型的不确定性；2. 设计损失函数来鼓励模型学习区分偶然不确定性和认知不确定性；3. 设置累积误差的阈值，当累积误差超过阈值时，终止rollout；4. 使用高斯过程或其他回归模型来拟合模型误差，从而更准确地估计累积误差。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Infoprop-Dyna在MuJoCo benchmark任务上取得了state-of-the-art的性能，显著提升了rollout的长度和数据质量。具体来说，在某些任务上，Infoprop-Dyna能够将rollout长度提高到原来的数倍，同时保持甚至提高策略的性能。与传统的Dyna-style MBRL方法相比，Infoprop-Dyna能够更有效地利用模型生成的数据，从而更快地学习到更优的策略。

🎯 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。通过提高基于模型的强化学习的数据效率和策略性能，可以降低训练成本，加速智能系统的开发和部署。未来，该方法有望扩展到更复杂的环境和任务中，例如多智能体协作、复杂环境探索等。

📄 摘要（原文）

Model-based reinforcement learning (MBRL) seeks to enhance data efficiency by learning a model of the environment and generating synthetic rollouts from it. However, accumulated model errors during these rollouts can distort the data distribution, negatively impacting policy learning and hindering long-term planning. Thus, the accumulation of model errors is a key bottleneck in current MBRL methods. We propose Infoprop, a model-based rollout mechanism that separates aleatoric from epistemic model uncertainty and reduces the influence of the latter on the data distribution. Further, Infoprop keeps track of accumulated model errors along a model rollout and provides termination criteria to limit data corruption. We demonstrate the capabilities of Infoprop in the Infoprop-Dyna algorithm, reporting state-of-the-art performance in Dyna-style MBRL on common MuJoCo benchmark tasks while substantially increasing rollout length and data quality.