Behavioral Entropy-Guided Dataset Generation for Offline Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2502.04141v1 📥 PDF

作者: Wesley A. Suttle, Aamodh Suresh, Carlos Nieto-Granda

分类: cs.LG

发布日期: 2025-02-06

备注: Accepted to ICLR 2025

💡 一句话要点

提出基于行为熵的离线强化学习数据集生成方法，提升复杂连续控制任务性能。

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

关键词: 离线强化学习 行为熵 数据集生成 探索策略 连续控制

📋 核心要点

  1. 传统强化学习探索方法在复杂连续空间中存在探索效率低下的问题，影响离线强化学习数据集的质量。
  2. 论文提出利用行为熵作为探索目标，扩展到连续空间并设计奖励函数，引导智能体探索多样化的状态空间。
  3. 实验表明，使用行为熵生成的数据集训练的离线强化学习算法，在多个MuJoCo任务上优于其他熵最大化方法。

📝 摘要（中文）

本文提出使用行为熵(BE)作为一种原则性的探索目标，系统地生成数据集，从而在复杂的、连续的、潜在的高维领域中提供多样化的状态空间覆盖。为此，我们将BE的概念扩展到连续环境，推导出易于处理的k近邻估计器，为这些估计器提供理论保证，并开发实用的奖励函数，这些函数可以与标准RL方法一起使用，以学习最大化BE的策略。在标准MuJoCo环境中，我们通过实验比较了离线RL算法在各种下游任务上的性能，这些算法在分别使用BE、Rényi和Shannon熵最大化策略以及SMM和RND算法生成的数据集上进行训练。结果表明，在所有考虑的任务中，使用BE收集的数据集训练的离线RL算法优于使用Shannon熵、SMM和RND收集的数据集训练的算法，并且在与使用Rényi熵收集的数据集相比，在80%的任务中表现更好。

🔬 方法详解

问题定义：离线强化学习依赖于高质量的数据集，而数据集的质量很大程度上取决于数据收集策略的探索能力。在复杂、连续的状态空间中，如何有效地探索并生成包含多样化状态的数据集是一个挑战。现有的基于香农熵等方法在探索过程中可能无法充分考虑智能体的认知和感知偏差，导致探索效率不高。

核心思路：论文的核心思路是利用行为熵（Behavioral Entropy, BE）作为探索的指导信号。行为熵能够更准确地反映智能体在特定状态下的行为多样性，并考虑了智能体的认知和感知偏差。通过最大化行为熵，可以鼓励智能体探索更广泛的状态空间，从而生成更具代表性和多样性的数据集。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 将行为熵的概念扩展到连续状态空间；2) 推导出适用于连续状态空间的k近邻（k-NN）行为熵估计器，并提供理论保证；3) 设计基于行为熵的奖励函数，该函数可以与现有的强化学习算法结合使用；4) 使用该奖励函数训练智能体，生成用于离线强化学习的数据集；5) 使用生成的数据集训练离线强化学习算法，并在下游任务上评估性能。

关键创新：该论文的关键创新在于将行为熵的概念从离散状态空间扩展到连续状态空间，并提出了相应的k-NN估计器。与传统的香农熵等方法相比，行为熵能够更好地反映智能体的行为多样性，并考虑了智能体的认知和感知偏差，从而能够更有效地指导智能体进行探索。此外，论文还提供了该估计器的理论保证，并设计了实用的奖励函数，使其能够与现有的强化学习算法兼容。

关键设计：在连续状态空间中估计行为熵时，论文采用了k近邻方法。具体来说，对于每个状态，计算其k个最近邻居，并基于这些邻居的状态和动作分布来估计行为熵。奖励函数的设计目标是最大化行为熵，因此可以将行为熵的估计值直接作为奖励信号。在实验中，使用了标准的MuJoCo环境，并选择了合适的k值和学习率等超参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在多个MuJoCo任务中，使用行为熵生成的数据集训练的离线强化学习算法，在性能上显著优于使用香农熵、SMM和RND等方法生成的数据集。与使用Rényi熵生成的数据集相比，在80%的任务中也取得了更好的性能。这些结果验证了行为熵在指导数据集生成方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、游戏AI等领域。通过行为熵引导的数据集生成，可以提升离线强化学习算法在复杂环境中的性能，降低对在线交互的需求，加速智能体的学习过程。未来，该方法有望应用于更广泛的强化学习任务，并与其他探索策略相结合，进一步提升探索效率。

📄 摘要（原文）

Entropy-based objectives are widely used to perform state space exploration in reinforcement learning (RL) and dataset generation for offline RL. Behavioral entropy (BE), a rigorous generalization of classical entropies that incorporates cognitive and perceptual biases of agents, was recently proposed for discrete settings and shown to be a promising metric for robotic exploration problems. In this work, we propose using BE as a principled exploration objective for systematically generating datasets that provide diverse state space coverage in complex, continuous, potentially high-dimensional domains. To achieve this, we extend the notion of BE to continuous settings, derive tractable $k$-nearest neighbor estimators, provide theoretical guarantees for these estimators, and develop practical reward functions that can be used with standard RL methods to learn BE-maximizing policies. Using standard MuJoCo environments, we experimentally compare the performance of offline RL algorithms for a variety of downstream tasks on datasets generated using BE, Rényi, and Shannon entropy-maximizing policies, as well as the SMM and RND algorithms. We find that offline RL algorithms trained on datasets collected using BE outperform those trained on datasets collected using Shannon entropy, SMM, and RND on all tasks considered, and on 80% of the tasks compared to datasets collected using Rényi entropy.