DO-IQS: Dynamics-Aware Offline Inverse Q-Learning for Optimal Stopping with Unknown Gain Functions

📄 arXiv: 2503.03515v2 📥 PDF

作者: Anna Kuchko

分类: stat.ML, cs.LG

发布日期: 2025-03-05 (更新: 2025-10-31)

💡 一句话要点

提出DO-IQS，解决未知增益函数下最优停止的逆向Q学习问题

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

关键词: 逆向强化学习 最优停止 Q学习 动态感知 离线学习

📋 核心要点

  1. 现有逆强化学习方法在最优停止问题中面临数据稀疏、非马尔可夫性等挑战，难以直接应用。
  2. DO-IQS通过近似累积延续增益和世界动态，结合置信度过采样，有效应对最优停止问题的特殊性。
  3. 实验表明，DO-IQS在真实和人工数据集上表现出色，尤其在关键事件的最优干预问题上。

📝 摘要（中文）

本文研究逆向最优停止(IOS)问题，该问题旨在基于专家停止轨迹，通过近似延续增益和停止增益函数来恢复最优停止区域。停止区域的唯一性使得IOS能够应用于具有安全考量的实际应用中。虽然目前最先进的逆强化学习方法能够恢复Q函数和相应的最优策略，但它们未能解决最优停止问题带来的特定挑战，包括停止区域附近的数据稀疏性、延续增益的非马尔可夫性、边界条件的适当处理、风险敏感应用对稳定离线方法的需求以及缺乏质量评估指标。本文提出了动态感知离线逆向Q学习方法(DO-IQS)来解决这些挑战，该方法通过近似累积延续增益以及世界动态和Q函数而不查询环境来整合时间信息。此外，还提出了一种基于置信度的过采样方法来处理数据稀疏问题。我们在真实和人工数据上展示了我们模型的性能，包括针对关键事件问题的最优干预。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决逆向最优停止(IOS)问题，即从专家停止轨迹中恢复最优停止区域。现有逆强化学习方法在处理最优停止问题时存在诸多痛点，包括：停止区域附近数据稀疏，导致学习困难；延续增益具有非马尔可夫性，难以建模；边界条件处理不当，影响算法稳定性；缺乏针对风险敏感应用的稳定离线方法；以及缺乏有效的质量评估指标。

核心思路：DO-IQS的核心思路是动态感知，即充分利用时间信息来解决最优停止问题。具体而言，它通过近似累积延续增益来克服非马尔可夫性，并结合世界动态模型来提高数据利用率。此外，采用离线学习方式，保证算法的稳定性，并提出置信度过采样方法来缓解数据稀疏问题。

技术框架：DO-IQS的整体框架包括以下几个主要模块：1) 数据收集：从专家停止轨迹中收集数据；2) 动态模型学习：学习世界动态模型，用于预测状态转移；3) 累积延续增益近似：近似累积延续增益函数，考虑时间依赖性；4) Q函数学习：学习Q函数，用于评估状态-动作价值；5) 置信度过采样：根据置信度对数据进行过采样，缓解数据稀疏问题。这些模块协同工作，共同完成最优停止区域的恢复。

关键创新：DO-IQS的关键创新在于动态感知和离线学习的结合。传统的逆强化学习方法通常忽略时间信息，而DO-IQS通过近似累积延续增益和学习世界动态模型，充分利用时间信息，提高了算法的性能。此外，DO-IQS采用离线学习方式，避免了与环境的交互，保证了算法的稳定性，使其更适用于风险敏感的应用。

关键设计：DO-IQS的关键设计包括：1) 累积延续增益的近似方法，例如使用神经网络进行函数逼近；2) 世界动态模型的选择，例如使用高斯过程或神经网络；3) Q函数的学习算法，例如使用贝尔曼方程进行迭代更新；4) 置信度过采样的策略，例如根据Q函数的不确定性进行采样。损失函数的设计需要考虑Q函数预测的准确性，以及动态模型预测的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DO-IQS在真实和人工数据集上均优于现有方法。在关键事件的最优干预问题中，DO-IQS能够更准确地识别最优停止区域，并做出更有效的干预决策。通过置信度过采样，DO-IQS能够有效缓解数据稀疏问题，进一步提高算法的性能。具体性能数据未知，但论文强调了DO-IQS在各种场景下的优越性。

🎯 应用场景

DO-IQS可应用于各种需要最优停止策略的场景，例如金融交易中的止损策略、医疗干预中的最佳治疗时机选择、以及机器人控制中的任务终止判断。该方法尤其适用于风险敏感的应用，例如关键事件的干预，能够在保证安全性的前提下，做出最优决策，具有重要的实际应用价值和潜在的社会影响。

📄 摘要（原文）

We consider the Inverse Optimal Stopping (IOS) problem where, based on stopped expert trajectories, one aims to recover the optimal stopping region through the continuation and stopping gain functions approximation. The uniqueness of the stopping region allows the use of IOS in real-world applications with safety concerns. Although current state-of-the-art inverse reinforcement learning methods recover both a Q-function and the corresponding optimal policy, they fail to account for specific challenges posed by optimal stopping problems. These include data sparsity near the stopping region, the non-Markovian nature of the continuation gain, a proper treatment of boundary conditions, the need for a stable offline approach for risk-sensitive applications, and a lack of a quality evaluation metric. These challenges are addressed with the proposed Dynamics-Aware Offline Inverse Q-Learning for Optimal Stopping (DO-IQS), which incorporates temporal information by approximating the cumulative continuation gain together with the world dynamics and the Q-function without querying to the environment. In addition, a confidence-based oversampling approach is proposed to treat the data sparsity problem. We demonstrate the performance of our models on real and artificial data including an optimal intervention for the critical events problem.