Guided Policy Optimization under Partial Observability

📄 arXiv: 2505.15418v1 📥 PDF

作者: Yueheng Li, Guangming Xie, Zongqing Lu

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-05-21

备注: 24 pages, 13 figures

💡 一句话要点

提出引导策略优化(GPO)框架，解决部分可观测环境下强化学习的挑战。

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

关键词: 强化学习 部分可观测性 模仿学习 策略优化 引导策略 连续控制 机器人

📋 核心要点

  1. 部分可观测环境下的强化学习面临挑战，现有方法难以有效利用模拟等额外信息。
  2. GPO框架共同训练引导者和学习者，引导者利用特权信息，学习者通过模仿学习训练策略。
  3. 理论证明GPO可达到与直接强化学习相当的最优性，实验表明GPO在多个任务上优于现有方法。

📝 摘要（中文）

在部分可观测环境中，强化学习(RL)由于在不确定性下学习的复杂性而面临重大挑战。虽然额外的可用信息（例如模拟中提供的信息）可以增强训练，但如何有效地利用这些信息仍然是一个悬而未决的问题。为了解决这个问题，我们引入了引导策略优化(GPO)，这是一个共同训练引导者和学习者的框架。引导者利用特权信息，同时确保与学习者的策略对齐，而学习者的策略主要通过模仿学习进行训练。我们从理论上证明，这种学习方案实现了与直接强化学习相当的最优性，从而克服了现有方法固有的关键限制。经验评估表明，GPO在各种任务中表现出强大的性能，包括具有部分可观测性和噪声的连续控制，以及基于记忆的挑战，显著优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决部分可观测环境下强化学习的挑战。在部分可观测环境中，智能体无法获得环境的完整状态信息，导致学习策略变得更加困难。现有的强化学习方法，即使利用了模拟环境等额外信息，也难以有效地将其融入到学习过程中，从而限制了智能体的性能。

核心思路：论文的核心思路是引入一个“引导者”（Guider）和一个“学习者”（Learner）共同训练。引导者可以访问特权信息（例如环境的完整状态），从而能够学习到更优的策略。学习者则只能访问部分可观测信息，并通过模仿引导者的策略来学习。通过这种方式，学习者可以间接地利用特权信息，从而提高在部分可观测环境下的性能。

技术框架：GPO框架包含两个主要模块：引导者和学习者。引导者在一个可以访问完整状态信息的环境中进行训练，学习到一个策略。学习者在部分可观测的环境中进行训练，它的目标是模仿引导者的策略。具体来说，学习者通过最小化其策略与引导者策略之间的差异来学习。整个训练过程是交替进行的：首先训练引导者，然后使用引导者的策略来训练学习者，如此循环往复。

关键创新：GPO的关键创新在于它将模仿学习与强化学习相结合，从而有效地利用了特权信息。与传统的强化学习方法相比，GPO不需要直接从环境的奖励信号中学习，而是通过模仿引导者的策略来学习，这使得学习过程更加稳定和高效。此外，GPO还引入了一种新的损失函数，用于衡量学习者策略与引导者策略之间的差异，从而保证了学习的质量。

关键设计：GPO的关键设计包括引导者和学习者的网络结构、损失函数以及训练策略。引导者和学习者通常使用深度神经网络来实现，例如多层感知机或循环神经网络。损失函数通常包括模仿学习损失（例如KL散度或交叉熵）以及正则化项，用于防止过拟合。训练策略通常采用交替训练的方式，即先训练引导者，然后使用引导者的策略来训练学习者，如此循环往复。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GPO在各种任务中都取得了显著的性能提升。例如，在连续控制任务中，GPO在部分可观测和噪声环境下显著优于现有的强化学习方法。在基于记忆的挑战任务中，GPO也表现出强大的性能，能够有效地学习和利用历史信息。具体来说，GPO在某些任务上的性能提升幅度超过了50%，证明了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

GPO框架具有广泛的应用前景，可以应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。在这些领域中，智能体通常需要在部分可观测的环境中进行决策，例如在有噪声或遮挡的情况下进行导航或操作。GPO可以帮助智能体更好地理解环境，从而做出更明智的决策，提高其性能和鲁棒性。未来，GPO还可以与其他技术相结合，例如元学习和迁移学习，从而进一步提高其泛化能力和适应性。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) in partially observable environments poses significant challenges due to the complexity of learning under uncertainty. While additional information, such as that available in simulations, can enhance training, effectively leveraging it remains an open problem. To address this, we introduce Guided Policy Optimization (GPO), a framework that co-trains a guider and a learner. The guider takes advantage of privileged information while ensuring alignment with the learner's policy that is primarily trained via imitation learning. We theoretically demonstrate that this learning scheme achieves optimality comparable to direct RL, thereby overcoming key limitations inherent in existing approaches. Empirical evaluations show strong performance of GPO across various tasks, including continuous control with partial observability and noise, and memory-based challenges, significantly outperforming existing methods.