Adversarial Policy Optimization for Offline Preference-based Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2503.05306v2 📥 PDF

作者: Hyungkyu Kang, Min-hwan Oh

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-03-07 (更新: 2025-06-03)

💡 一句话要点

提出APPO算法，解决离线偏好强化学习中的保守性难题，实现高效策略优化。

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

关键词: 离线强化学习 偏好学习 对抗学习 策略优化 保守策略

📋 核心要点

  1. 现有离线偏好强化学习方法在不确定性下难以保证保守性，需要构建计算复杂度高的置信集。
  2. APPO算法将偏好强化学习建模为策略和模型之间的对抗博弈，从而以可处理的方式强制执行保守性。
  3. 实验结果表明，APPO算法在连续控制任务上表现出与现有最优方法相当的性能，且具有统计效率。

📝 摘要（中文）

本文研究离线偏好强化学习（PbRL），该学习方法基于预先收集的轨迹对偏好反馈。虽然离线PbRL已展示出显著的经验性成功，但现有的理论方法在确保不确定性下的保守性方面面临挑战，需要计算上难以处理的置信集构建。我们通过提出对抗偏好策略优化（APPO）来解决这一限制，APPO是一种计算高效的离线PbRL算法，它保证了样本复杂度界限，而无需依赖显式的置信集。通过将PbRL构建为策略和模型之间的双人博弈，我们的方法以一种易于处理的方式强制执行保守性。在使用关于函数逼近和有界轨迹集中度的标准假设下，我们推导出了样本复杂度界限。据我们所知，APPO是第一个提供统计效率和实际适用性的离线PbRL算法。在连续控制任务上的实验结果表明，APPO能够有效地从复杂数据集中学习，并表现出与现有最先进方法相当的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决离线偏好强化学习（Offline Preference-based Reinforcement Learning, PbRL）中，现有方法难以在不确定性下保证保守性的问题。现有方法通常需要构建计算复杂度高的置信集，这限制了其在实际问题中的应用。因此，如何在保证保守性的前提下，设计一种计算高效的离线PbRL算法是一个关键挑战。

核心思路：APPO的核心思路是将PbRL问题建模为一个策略和模型之间的双人博弈。策略的目标是最大化基于偏好的回报，而模型的目标是生成能够欺骗策略的对抗性偏好。通过这种对抗训练的方式，APPO能够隐式地学习一个保守的策略，避免过度乐观的估计，从而保证在不确定性下的安全性。

技术框架：APPO算法的整体框架包含以下几个主要模块：1) 策略网络：用于生成策略，根据当前状态选择动作。2) 偏好模型：用于预测给定轨迹对的偏好概率。3) 对抗训练模块：通过对抗训练的方式，更新策略网络和偏好模型。策略网络的目标是最大化基于偏好的回报，而偏好模型的目标是最大化策略网络的损失。4) 优化器：用于更新策略网络和偏好模型的参数。

关键创新：APPO算法的关键创新在于将PbRL问题建模为一个策略和模型之间的对抗博弈，从而避免了显式地构建置信集。这种对抗训练的方式能够隐式地学习一个保守的策略，从而保证在不确定性下的安全性。此外，APPO算法还提供了一个样本复杂度界限，证明了其统计效率。

关键设计：APPO算法的关键设计包括：1) 策略网络和偏好模型的网络结构。论文中使用了标准的神经网络结构，例如多层感知机（MLP）。2) 对抗训练的损失函数。策略网络的损失函数是基于偏好的回报，而偏好模型的损失函数是策略网络的损失。3) 优化器的选择。论文中使用了Adam优化器来更新策略网络和偏好模型的参数。4) 轨迹集中度假设，保证了算法的收敛性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，APPO算法在连续控制任务上表现出与现有最先进方法相当的性能。例如，在多个MuJoCo任务中，APPO算法能够有效地从复杂数据集中学习，并取得与Behavior Cloning和Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL)等基线方法相近甚至更好的性能。这验证了APPO算法在离线偏好强化学习中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

APPO算法可应用于各种需要从离线偏好数据中学习策略的场景，例如机器人控制、推荐系统和医疗决策。在这些场景中，获取精确的回报函数往往是困难的，但可以收集到用户对不同行为轨迹的偏好反馈。APPO算法能够有效地利用这些偏好数据，学习到安全且高效的策略，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

In this paper, we study offline preference-based reinforcement learning (PbRL), where learning is based on pre-collected preference feedback over pairs of trajectories. While offline PbRL has demonstrated remarkable empirical success, existing theoretical approaches face challenges in ensuring conservatism under uncertainty, requiring computationally intractable confidence set constructions. We address this limitation by proposing Adversarial Preference-based Policy Optimization (APPO), a computationally efficient algorithm for offline PbRL that guarantees sample complexity bounds without relying on explicit confidence sets. By framing PbRL as a two-player game between a policy and a model, our approach enforces conservatism in a tractable manner. Using standard assumptions on function approximation and bounded trajectory concentrability, we derive a sample complexity bound. To our knowledge, APPO is the first offline PbRL algorithm to offer both statistical efficiency and practical applicability. Experimental results on continuous control tasks demonstrate that APPO effectively learns from complex datasets, showing comparable performance with existing state-of-the-art methods.