A tale of two goals: leveraging sequentiality in multi-goal scenarios

📄 arXiv: 2503.21677v1 📥 PDF

作者: Olivier Serris, Stéphane Doncieux, Olivier Sigaud

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-03-27

备注: 14 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出双目标MDP，利用序列信息提升多目标强化学习的稳定性和效率

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

关键词: 多目标强化学习 目标条件强化学习 分层强化学习 马尔可夫决策过程 序列决策

📋 核心要点

  1. 传统目标条件强化学习在多目标任务中，仅关注当前目标，忽略了后续目标的影响，导致策略可能陷入局部最优。
  2. 论文提出双目标MDP，通过同时考虑当前目标和后续目标，引导策略选择更有利于完成整个目标序列的动作。
  3. 实验结果表明，与传统方法相比，所提出的方法在导航和杆平衡任务中提高了稳定性和样本效率。

📝 摘要（中文）

许多分层强化学习方法利用规划来创建中间目标的图或序列，引导低层目标条件(GC)策略达到最终目标。通常，低层策略以尽快达到当前目标为目标。然而，当存在多种到达中间目标的方式时，某些方式可能导致无法继续后续目标。为了解决这个问题，我们引入了马尔可夫决策过程(MDP)的两个实例，其中优化目标不仅有利于达到当前目标，也有利于达到后续目标。在第一个实例中，agent以当前目标和最终目标为条件，而在第二个实例中，agent以序列中的下两个目标为条件。我们在导航和杆平衡任务中进行了一系列实验，其中给出了中间目标的序列。通过评估在标准GC-MDP和我们提出的MDP上使用TD3+HER训练的策略，我们表明，在大多数情况下，以下两个目标为条件可以提高稳定性和样本效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多目标强化学习中，当存在中间目标序列时，传统的目标条件强化学习（Goal-Conditioned RL）方法容易陷入局部最优的问题。现有方法只关注快速达到当前目标，而忽略了到达当前目标的方式是否有利于后续目标的达成。这导致智能体可能选择一条“短视”的路径，最终无法完成整个目标序列。

核心思路：论文的核心思路是修改传统的目标条件MDP，使其能够同时考虑当前目标和后续目标。通过将后续目标的信息融入到策略的学习过程中，引导智能体选择更有利于完成整个目标序列的动作。具体来说，论文提出了两种新的MDP形式：一种是同时以当前目标和最终目标为条件，另一种是以序列中的下两个目标为条件。

技术框架：整体框架仍然是基于强化学习的框架，具体使用了TD3+HER算法。主要的改动在于MDP的定义，即状态转移函数和奖励函数的设计。在状态转移函数中，智能体的下一个状态不仅取决于当前状态和动作，还取决于当前目标和（或）后续目标。在奖励函数中，智能体不仅因为达到当前目标而获得奖励，还可能因为其行为有利于后续目标的达成而获得额外的奖励。

关键创新：论文的关键创新在于提出了双目标MDP的概念，并将其应用于目标条件强化学习中。与传统方法相比，双目标MDP能够更好地利用目标序列的信息，从而提高学习的稳定性和效率。通过同时考虑当前目标和后续目标，智能体可以避免陷入局部最优，并找到更有利于完成整个目标序列的策略。

关键设计：论文设计了两种具体的双目标MDP形式。第一种形式是将最终目标作为额外的条件输入到策略中，使得策略能够直接感知到最终目标，从而更好地规划中间步骤。第二种形式是将序列中的下两个目标作为条件输入到策略中，使得策略能够更加关注当前步骤对后续步骤的影响。在实验中，论文使用了TD3+HER算法进行训练，并对超参数进行了调整，以获得最佳性能。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，在导航和杆平衡任务中，与标准的目标条件MDP相比，所提出的双目标MDP能够显著提高学习的稳定性和样本效率。具体来说，在某些任务中，使用下两个目标作为条件可以使智能体更快地学会完成整个目标序列，并且能够避免陷入局部最优。具体的性能提升数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、任务规划、自动驾驶等领域。例如，在机器人导航中，可以引导机器人按照预定的路线到达目的地，同时避免陷入死胡同或选择不利于后续导航的路径。在任务规划中，可以帮助智能体制定更有效的任务执行方案，从而提高任务完成的效率和成功率。在自动驾驶中，可以提高车辆在复杂环境中的行驶安全性。

📄 摘要（原文）

Several hierarchical reinforcement learning methods leverage planning to create a graph or sequences of intermediate goals, guiding a lower-level goal-conditioned (GC) policy to reach some final goals. The low-level policy is typically conditioned on the current goal, with the aim of reaching it as quickly as possible. However, this approach can fail when an intermediate goal can be reached in multiple ways, some of which may make it impossible to continue toward subsequent goals. To address this issue, we introduce two instances of Markov Decision Process (MDP) where the optimization objective favors policies that not only reach the current goal but also subsequent ones. In the first, the agent is conditioned on both the current and final goals, while in the second, it is conditioned on the next two goals in the sequence. We conduct a series of experiments on navigation and pole-balancing tasks in which sequences of intermediate goals are given. By evaluating policies trained with TD3+HER on both the standard GC-MDP and our proposed MDPs, we show that, in most cases, conditioning on the next two goals improves stability and sample efficiency over other approaches.