Policy-Driven World Model Adaptation for Robust Offline Model-based Reinforcement Learning
作者: Jiayu Chen, Le Xu, Aravind Venugopal, Jeff Schneider
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2025-05-19 (更新: 2025-11-11)
💡 一句话要点
提出策略驱动的世界模型自适应方法，提升离线MBRL在噪声环境下的鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 离线强化学习 基于模型的强化学习 世界模型 鲁棒性 策略优化 极大极小优化 Stackelberg学习 噪声环境
📋 核心要点
- 现有离线MBRL方法存在目标不匹配问题，世界模型未针对策略学习优化，导致策略鲁棒性差。
- 提出策略驱动的世界模型自适应框架，通过统一的学习目标动态调整世界模型和策略，提升鲁棒性。
- 在噪声D4RL MuJoCo和随机Tokamak控制任务上验证，结果表明该方法达到了state-of-the-art的性能。
📝 摘要（中文）
离线强化学习为数据驱动的控制提供了一种强大的范式。与无模型方法相比，离线基于模型的强化学习（MBRL）显式地从静态数据集中学习世界模型，并将其用作替代模拟器，从而提高数据效率并实现超出数据集支持的潜在泛化。然而，大多数现有的离线MBRL方法都遵循两阶段训练过程：首先通过最大化观察到的转移的似然性来学习世界模型，然后优化策略以最大化其在学习模型下的预期回报。这种目标不匹配导致世界模型不一定针对有效的策略学习进行优化。此外，我们观察到通过离线MBRL学习的策略在部署期间通常缺乏鲁棒性，并且环境中小的对抗性噪声可能导致显着的性能下降。为了解决这些问题，我们提出了一个框架，该框架在统一的学习目标下动态地调整世界模型和策略，旨在提高鲁棒性。我们方法的关键是一个极大极小优化问题，我们通过创新地利用Stackelberg学习动态来解决这个问题。我们提供理论分析来支持我们的设计，并介绍计算效率高的实现。我们在十二个嘈杂的D4RL MuJoCo任务和三个随机的Tokamak控制任务上对我们的算法进行了基准测试，证明了其最先进的性能。
🔬 方法详解
问题定义：离线MBRL旨在利用静态数据集学习控制策略。现有方法通常采用两阶段训练：先学习世界模型，再基于该模型优化策略。这种方式导致世界模型的目标与最终策略的目标不一致，使得学习到的世界模型可能并不适合策略学习，尤其是在存在噪声或环境变化的情况下，策略的鲁棒性较差。
核心思路：论文的核心思路是联合优化世界模型和策略，使世界模型能够更好地服务于策略学习，从而提高策略的鲁棒性。具体而言，通过一个极大极小优化问题，同时优化策略以最大化回报，并优化世界模型以最小化策略在不同环境扰动下的性能损失。
技术框架：该方法的核心是一个策略驱动的世界模型自适应框架。整体流程包括：1) 初始化世界模型和策略；2) 在每次迭代中，首先固定世界模型，优化策略以最大化预期回报；3) 然后，固定策略，通过极大极小优化问题更新世界模型，使其对环境扰动更鲁棒；4) 重复步骤2和3，直到收敛。该框架利用Stackelberg学习动态来解决极大极小优化问题。
关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了一个统一的学习目标，将世界模型和策略的优化结合起来，从而解决了传统两阶段训练方法的目标不匹配问题。通过极大极小优化，使得世界模型能够适应策略的需求，并提高策略在噪声环境下的鲁棒性。Stackelberg学习动态的运用也使得求解极大极小优化问题变得可行。
关键设计：论文采用极大极小优化问题来联合优化世界模型和策略。具体而言，策略的优化目标是最大化预期回报，而世界模型的优化目标是最小化策略在不同环境扰动下的性能损失。Stackelberg学习动态被用于求解该极大极小优化问题，其中策略作为领导者，世界模型作为跟随者。论文还提供了理论分析，证明了该方法的有效性，并设计了计算高效的实现方式。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文在12个噪声D4RL MuJoCo任务和3个随机Tokamak控制任务上进行了实验验证。实验结果表明，该方法在这些任务上均取得了state-of-the-art的性能，显著优于现有的离线MBRL方法。这充分证明了该方法在提高策略鲁棒性方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要鲁棒控制策略的离线强化学习场景，例如机器人控制、自动驾驶、金融交易等。尤其是在环境存在噪声或不确定性的情况下，该方法能够显著提高策略的可靠性和泛化能力。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的环境和任务中，为实现安全可靠的智能控制提供有力支持。
📄 摘要（原文）
Offline reinforcement learning (RL) offers a powerful paradigm for data-driven control. Compared to model-free approaches, offline model-based RL (MBRL) explicitly learns a world model from a static dataset and uses it as a surrogate simulator, improving data efficiency and enabling potential generalization beyond the dataset support. However, most existing offline MBRL methods follow a two-stage training procedure: first learning a world model by maximizing the likelihood of the observed transitions, then optimizing a policy to maximize its expected return under the learned model. This objective mismatch results in a world model that is not necessarily optimized for effective policy learning. Moreover, we observe that policies learned via offline MBRL often lack robustness during deployment, and small adversarial noise in the environment can lead to significant performance degradation. To address these, we propose a framework that dynamically adapts the world model alongside the policy under a unified learning objective aimed at improving robustness. At the core of our method is a maximin optimization problem, which we solve by innovatively utilizing Stackelberg learning dynamics. We provide theoretical analysis to support our design and introduce computationally efficient implementations. We benchmark our algorithm on twelve noisy D4RL MuJoCo tasks and three stochastic Tokamak Control tasks, demonstrating its state-of-the-art performance.