Towards Causal Model-Based Policy Optimization

📄 arXiv: 2503.09719v1 📥 PDF

作者: Alberto Caron, Vasilios Mavroudis, Chris Hicks

分类: cs.LG

发布日期: 2025-03-12

💡 一句话要点

提出C-MBPO，通过因果模型提升模型基强化学习的泛化性和鲁棒性

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

关键词: 因果强化学习 模型基强化学习 因果模型 反事实推理 分布偏移 策略优化 鲁棒性 泛化性

📋 核心要点

  1. 传统MBRL方法忽略了环境的因果关系，容易受到虚假相关性的影响，泛化能力受限。
  2. C-MBPO通过在线学习状态和奖励转移动态的局部结构因果模型（SCM），推断因果马尔可夫决策过程（C-MDP）。
  3. C-MBPO利用学习到的SCM模拟反事实的on-policy转移和奖励，从而更有效地指导策略优化，提升策略的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

现实决策问题常伴随复杂且不确定的动态环境，这些环境可能在条件变化时发生改变甚至崩溃。传统的基于模型的强化学习（MBRL）方法通过查询轨迹学习环境动态的预测模型，然后使用这些模型进行模拟推演以优化策略。然而，这些方法没有考虑环境的潜在因果机制，因此无意中捕获了虚假相关性，使其对分布偏移敏感并限制了泛化能力。无模型方法也存在同样的问题。本文提出了一种新的框架——因果模型基策略优化（C-MBPO），它将因果学习集成到MBRL流程中，以实现更鲁棒、可解释和可泛化的策略学习算法。

🔬 方法详解

问题定义：传统MBRL方法在复杂、动态变化的环境中，由于忽略了环境的因果关系，容易学习到虚假相关性，导致策略在分布偏移下表现不佳，泛化能力不足。现有方法难以区分统计相关性和因果关系，无法进行有效的干预和反事实推理。

核心思路：C-MBPO的核心思路是将因果学习融入到MBRL框架中。通过学习环境的因果结构，区分因果关系和虚假相关性，从而使策略对分布偏移更加鲁棒。利用学习到的因果模型进行反事实推理，指导策略优化，提升策略的泛化能力。

技术框架：C-MBPO框架主要包含以下几个阶段：1. 数据收集：通过与环境交互，收集轨迹数据。2. 因果结构学习：利用收集到的轨迹数据，学习状态和奖励转移动态的局部结构因果模型（SCM），构建因果马尔可夫决策过程（C-MDP）。3. 反事实推理：使用学习到的SCM，模拟反事实的on-policy转移和奖励，即在假设的动作（或“干预”）下，预测状态和奖励的变化。4. 策略优化：利用模拟的反事实数据，优化策略，使其能够更好地适应环境的变化。

关键创新：C-MBPO最重要的技术创新在于将因果学习与MBRL相结合。通过学习环境的因果结构，区分因果关系和虚假相关性，从而使策略对分布偏移更加鲁棒。与传统MBRL方法相比，C-MBPO能够进行反事实推理，从而更好地指导策略优化。

关键设计：C-MBPO的关键设计包括：1. 因果结构学习方法：选择合适的因果结构学习算法，例如PC算法或GES算法，从轨迹数据中学习SCM。2. 反事实推理方法：设计有效的反事实推理方法，利用学习到的SCM，模拟在不同干预下的状态和奖励变化。3. 策略优化算法：选择合适的策略优化算法，例如PPO或SAC，利用模拟的反事实数据，优化策略。

📊 实验亮点

论文通过简单的实验验证了C-MBPO的有效性。实验结果表明，C-MBPO在近OOD和远OOD动态漂移下，相比于传统MBRL方法，能够学习到更鲁棒的策略。具体的性能数据和提升幅度在论文中给出，证明了C-MBPO在应对分布偏移方面的优势。

🎯 应用场景

C-MBPO可应用于各种需要鲁棒性和泛化能力的决策问题，例如机器人控制、自动驾驶、金融交易等。在这些领域中，环境动态复杂且容易发生变化，传统的强化学习方法难以取得良好的效果。C-MBPO通过学习环境的因果结构，能够更好地适应环境的变化，从而提高决策的准确性和可靠性。未来，C-MBPO有望在更广泛的领域得到应用，并推动强化学习技术的发展。

📄 摘要（原文）

Real-world decision-making problems are often marked by complex, uncertain dynamics that can shift or break under changing conditions. Traditional Model-Based Reinforcement Learning (MBRL) approaches learn predictive models of environment dynamics from queried trajectories and then use these models to simulate rollouts for policy optimization. However, such methods do not account for the underlying causal mechanisms that govern the environment, and thus inadvertently capture spurious correlations, making them sensitive to distributional shifts and limiting their ability to generalize. The same naturally holds for model-free approaches. In this work, we introduce Causal Model-Based Policy Optimization (C-MBPO), a novel framework that integrates causal learning into the MBRL pipeline to achieve more robust, explainable, and generalizable policy learning algorithms. Our approach centers on first inferring a Causal Markov Decision Process (C-MDP) by learning a local Structural Causal Model (SCM) of both the state and reward transition dynamics from trajectories gathered online. C-MDPs differ from classic MDPs in that we can decompose causal dependencies in the environment dynamics via specifying an associated Causal Bayesian Network. C-MDPs allow for targeted interventions and counterfactual reasoning, enabling the agent to distinguish between mere statistical correlations and causal relationships. The learned SCM is then used to simulate counterfactual on-policy transitions and rewards under hypothetical actions (or ``interventions"), thereby guiding policy optimization more effectively. The resulting policy learned by C-MBPO can be shown to be robust to a class of distributional shifts that affect spurious, non-causal relationships in the dynamics. We demonstrate this through some simple experiments involving near and far OOD dynamics drifts.