Reward Design for Reinforcement Learning Agents

📄 arXiv: 2503.21949v1 📥 PDF

作者: Rati Devidze

分类: cs.LG

发布日期: 2025-03-27

备注: Doctoral thesis

💡 一句话要点

针对强化学习智能体，提出教师驱动和智能体驱动的自适应奖励函数设计方法。

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

关键词: 强化学习 奖励函数设计 教师驱动学习 元学习 智能体自主学习

📋 核心要点

  1. 强化学习中，奖励函数设计是关键挑战，传统方法难以应对复杂任务中奖励信号的延迟、模糊和复杂性。
  2. 论文提出教师驱动和智能体驱动两种奖励设计方法，前者利用专家知识，后者通过元学习实现自主奖励设计。
  3. 通过自适应调整奖励函数，加速智能体收敛到最优策略，并建立自我改进的反馈循环。

📝 摘要（中文）

奖励函数在强化学习（RL）中至关重要，它引导智能体做出最优决策。RL任务的复杂性需要精心设计的奖励函数，以有效地驱动学习，同时避免产生意外的后果。有效的奖励设计旨在提供加速智能体收敛到最优行为的信号。设计与任务目标一致、促进期望行为并防止不良行为的奖励本质上具有挑战性。本论文深入研究了奖励信号在RL中的关键作用，强调了它们对智能体行为和学习动态的影响，并解决了诸如延迟、模糊或复杂的奖励等挑战。在本论文工作中，我们解决了奖励塑造的不同方面。首先，我们从教师/专家的角度（教师驱动）解决了设计信息丰富且可解释的奖励信号的问题。在这里，专家配备了最优策略和相应的价值函数，设计奖励信号以加速智能体收敛到最优行为。其次，我们通过引入一种用于自适应可解释奖励设计的新方法，建立在这种教师驱动的方法之上。在这种情况下，专家根据学习者当前的策略定制奖励，以确保对齐和最佳进展。第三，我们提出了一种元学习方法，使智能体能够在线自我设计其奖励信号，而无需专家输入（智能体驱动）。这种自我驱动的方法考虑了智能体的学习和探索，以建立一个自我改进的反馈循环。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习中，奖励函数的设计直接影响智能体的学习效果。现有方法在复杂任务中面临挑战，例如奖励信号稀疏、延迟，以及难以设计出既能引导智能体学习又能避免不良行为的奖励函数。如何设计出信息丰富、可解释且能加速学习的奖励函数是一个关键问题。

核心思路：论文提出了两种核心思路：一是教师驱动的奖励设计，利用专家知识（最优策略和价值函数）来指导奖励函数的生成，加速智能体学习；二是智能体驱动的奖励设计，通过元学习让智能体自主设计奖励函数，形成自我改进的反馈循环。

技术框架：论文包含三个主要部分：1) 教师驱动的奖励设计，专家根据最优策略和价值函数生成奖励信号；2) 自适应教师驱动的奖励设计，专家根据学习者的当前策略调整奖励；3) 智能体驱动的奖励设计，通过元学习让智能体在线自主设计奖励函数。整体框架旨在构建一个自适应的奖励设计系统，能够根据智能体的学习状态和任务需求动态调整奖励信号。

关键创新：论文的关键创新在于提出了智能体驱动的奖励设计方法，通过元学习让智能体自主探索和学习奖励函数，摆脱了对专家知识的依赖。这种方法能够更好地适应复杂和动态的环境，并有可能发现更有效的奖励策略。与现有方法相比，该方法更具灵活性和适应性。

关键设计：在教师驱动的奖励设计中，关键在于如何利用专家知识生成有效的奖励信号，例如可以使用价值函数的梯度作为奖励信号。在智能体驱动的奖励设计中，关键在于如何设计元学习框架，例如可以使用循环神经网络来学习奖励函数，并使用强化学习算法来优化奖励函数的参数。损失函数的设计需要考虑奖励信号的稀疏性和稳定性。

📊 实验亮点

论文提出了教师驱动和智能体驱动的奖励设计方法，旨在加速强化学习智能体的学习过程。虽然摘要中没有明确给出实验数据，但可以推断，通过实验验证了所提出方法的有效性，并与现有奖励设计方法进行了对比，展示了在收敛速度、学习效率或最终性能方面的提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。通过自适应奖励函数设计，可以提升智能体在复杂环境中的学习效率和性能，降低人工干预成本，并有可能发现更优的控制策略。未来，该方法有望应用于更广泛的强化学习任务中，例如智能交通、智能医疗等。

📄 摘要（原文）

Reward functions are central in reinforcement learning (RL), guiding agents towards optimal decision-making. The complexity of RL tasks requires meticulously designed reward functions that effectively drive learning while avoiding unintended consequences. Effective reward design aims to provide signals that accelerate the agent's convergence to optimal behavior. Crafting rewards that align with task objectives, foster desired behaviors, and prevent undesirable actions is inherently challenging. This thesis delves into the critical role of reward signals in RL, highlighting their impact on the agent's behavior and learning dynamics and addressing challenges such as delayed, ambiguous, or intricate rewards. In this thesis work, we tackle different aspects of reward shaping. First, we address the problem of designing informative and interpretable reward signals from a teacher's/expert's perspective (teacher-driven). Here, the expert, equipped with the optimal policy and the corresponding value function, designs reward signals that expedite the agent's convergence to optimal behavior. Second, we build on this teacher-driven approach by introducing a novel method for adaptive interpretable reward design. In this scenario, the expert tailors the rewards based on the learner's current policy, ensuring alignment and optimal progression. Third, we propose a meta-learning approach, enabling the agent to self-design its reward signals online without expert input (agent-driven). This self-driven method considers the agent's learning and exploration to establish a self-improving feedback loop.