D3HRL: A Distributed Hierarchical Reinforcement Learning Approach Based on Causal Discovery and Spurious Correlation Detection

📄 arXiv: 2505.01979v1 📥 PDF

作者: Chenran Zhao, Dianxi Shi, Mengzhu Wang, Jianqiang Xia, Huanhuan Yang, Songchang Jin, Shaowu Yang, Chunping Qiu

分类: cs.LG

发布日期: 2025-05-04

💡 一句话要点

提出D3HRL，通过因果发现与伪相关检测解决分层强化学习中的延迟效应和伪相关问题

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

关键词: 分层强化学习 因果发现 伪相关检测 延迟效应 分布式学习

📋 核心要点

  1. 现有的分层强化学习算法在长时序决策任务中表现出色，但仍面临延迟效应和伪相关性的挑战。
  2. D3HRL通过分布式因果发现学习延迟效应，并利用条件独立性测试消除伪相关，从而构建更可靠的分层策略。
  3. 实验结果表明，D3HRL在2D-MineCraft和MiniGrid环境中对延迟效应更敏感，并能更准确地识别因果关系。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于因果关系的分层强化学习方法D3HRL，旨在解决长时序决策任务中存在的延迟效应和伪相关问题。D3HRL首先将延迟效应建模为不同时间跨度上的因果关系，并采用分布式因果发现来学习这些关系。其次，利用条件独立性测试消除伪相关。最后，基于识别出的真实因果关系构建和训练分层策略。这三个步骤迭代执行，逐步探索任务的完整因果链。在2D-MineCraft和MiniGrid中进行的实验表明，D3HRL对延迟效应表现出卓越的敏感性，并能准确识别因果关系，从而在复杂环境中实现可靠的决策。

🔬 方法详解

问题定义：现有的分层强化学习方法在处理长时序决策任务时，容易受到延迟效应和伪相关的影响。延迟效应指的是当前动作对未来状态的影响存在时间滞后，而伪相关指的是两个变量之间存在统计相关性，但并非因果关系。这些问题会导致策略学习不稳定，难以泛化到复杂环境。

核心思路：D3HRL的核心思路是通过因果发现来建模和消除延迟效应和伪相关。具体来说，它将延迟效应视为不同时间跨度上的因果关系，并利用分布式因果发现算法来学习这些关系。同时，采用条件独立性测试来识别和消除伪相关，从而保证学习到的策略是基于真实的因果关系。

技术框架：D3HRL的整体框架包含三个主要步骤，并进行迭代执行：1) 分布式因果发现：利用分布式算法学习不同时间跨度上的因果关系，建模延迟效应。2) 伪相关检测：使用条件独立性测试来识别和消除伪相关。3) 分层策略构建与训练：基于识别出的真实因果关系，构建分层策略，并进行训练。这三个步骤迭代执行，逐步探索任务的完整因果链。

关键创新：D3HRL的关键创新在于将因果发现引入到分层强化学习中，从而能够显式地建模和消除延迟效应和伪相关。与传统的强化学习方法相比，D3HRL能够学习到更鲁棒和可解释的策略。此外，D3HRL采用分布式因果发现算法，能够有效地处理大规模数据。

关键设计：D3HRL中的分布式因果发现算法采用了一种基于约束的因果发现方法，例如PC算法或GES算法的分布式版本。条件独立性测试可以使用G平方检验或互信息等方法。分层策略可以使用Option框架或其他分层强化学习框架来实现。具体的参数设置和网络结构需要根据具体的任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，D3HRL在2D-MineCraft和MiniGrid环境中表现出优越的性能。与传统的强化学习方法相比，D3HRL对延迟效应更敏感，能够更准确地识别因果关系，并学习到更可靠的策略。具体来说，D3HRL在任务完成率和奖励方面都取得了显著的提升。这些结果验证了D3HRL在解决长时序决策问题中的有效性。

🎯 应用场景

D3HRL具有广泛的应用前景，例如机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。在这些领域中，智能体需要进行长时序决策，并且环境通常存在延迟效应和伪相关。D3HRL能够帮助智能体学习到更可靠和可解释的策略，从而提高其在复杂环境中的表现。此外，D3HRL还可以用于因果关系发现和知识表示，为其他人工智能任务提供支持。

📄 摘要（原文）

Current Hierarchical Reinforcement Learning (HRL) algorithms excel in long-horizon sequential decision-making tasks but still face two challenges: delay effects and spurious correlations. To address them, we propose a causal HRL approach called D3HRL. First, D3HRL models delayed effects as causal relationships across different time spans and employs distributed causal discovery to learn these relationships. Second, it employs conditional independence testing to eliminate spurious correlations. Finally, D3HRL constructs and trains hierarchical policies based on the identified true causal relationships. These three steps are iteratively executed, gradually exploring the complete causal chain of the task. Experiments conducted in 2D-MineCraft and MiniGrid show that D3HRL demonstrates superior sensitivity to delay effects and accurately identifies causal relationships, leading to reliable decision-making in complex environments.