Accelerating Model-Based Reinforcement Learning using Non-Linear Trajectory Optimization

📄 arXiv: 2506.02767v1 📥 PDF

作者: Marco Calì, Giulio Giacomuzzo, Ruggero Carli, Alberto Dalla Libera

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-06-03

💡 一句话要点

提出EB-MC-PILCO以加速模型基础强化学习的收敛速度

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 模型基础强化学习 轨迹优化 MC-PILCO iLQR 策略优化 机器人控制 智能决策

📋 核心要点

  1. 现有的MC-PILCO算法在策略优化的收敛速度上表现较慢，限制了其在实际应用中的效率。
  2. 论文提出的EB-MC-PILCO方法通过结合iLQR快速生成探索性轨迹，优化了策略初始化过程，从而加速了收敛。
  3. 实验结果显示，EB-MC-PILCO在小车倒立摆任务中相比标准MC-PILCO显著提升了收敛速度和成功率。

📝 摘要（中文）

本文针对现有的模型基础强化学习算法MC-PILCO在策略优化收敛速度上的不足，通过将其与适用于非线性系统的快速轨迹优化方法iLQR相结合，提出了一种新的方法——探索增强MC-PILCO（EB-MC-PILCO）。该方法利用iLQR生成信息丰富的探索轨迹并初始化策略，显著减少了所需的优化步骤。在小车倒立摆任务中的实验表明，EB-MC-PILCO相比标准MC-PILCO加快了收敛速度，在四次试验中实现了执行时间减少高达45.9%的效果，同时在所有试验中保持了100%的成功率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决MC-PILCO算法在策略优化收敛速度慢的问题。现有方法在处理复杂任务时，往往需要较多的优化步骤，导致效率低下。

核心思路：提出的EB-MC-PILCO方法通过引入iLQR算法，快速生成信息丰富的轨迹，作为策略优化的初始点，从而加速收敛过程。这样的设计使得算法能够在较少的迭代中达到更优的策略。

技术框架：EB-MC-PILCO的整体框架包括两个主要模块：首先，使用iLQR生成探索性轨迹；其次，基于这些轨迹初始化MC-PILCO的策略优化过程。该方法通过迭代优化来不断改进策略。

关键创新：EB-MC-PILCO的核心创新在于将iLQR与MC-PILCO结合，利用快速轨迹优化来提升策略初始化的质量。这一方法与传统MC-PILCO的迭代优化方式形成了鲜明对比，显著提高了效率。

关键设计：在设计中，iLQR的参数设置和损失函数的选择至关重要，确保生成的轨迹既具有探索性又能有效引导策略优化。此外，网络结构的设计也需考虑到非线性系统的特性，以提升整体性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，EB-MC-PILCO在小车倒立摆任务中相比标准MC-PILCO实现了高达45.9%的执行时间减少，同时在所有试验中保持了100%的成功率。这表明该方法在加速收敛和提高成功率方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、智能制造等需要高效决策的场景。通过加速模型基础强化学习的收敛速度，EB-MC-PILCO能够在复杂环境中实现更快的策略优化，提升系统的响应能力和智能水平，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This paper addresses the slow policy optimization convergence of Monte Carlo Probabilistic Inference for Learning Control (MC-PILCO), a state-of-the-art model-based reinforcement learning (MBRL) algorithm, by integrating it with iterative Linear Quadratic Regulator (iLQR), a fast trajectory optimization method suitable for nonlinear systems. The proposed method, Exploration-Boosted MC-PILCO (EB-MC-PILCO), leverages iLQR to generate informative, exploratory trajectories and initialize the policy, significantly reducing the number of required optimization steps. Experiments on the cart-pole task demonstrate that EB-MC-PILCO accelerates convergence compared to standard MC-PILCO, achieving up to $\bm{45.9\%}$ reduction in execution time when both methods solve the task in four trials. EB-MC-PILCO also maintains a $\bm{100\%}$ success rate across trials while solving the task faster, even in cases where MC-PILCO converges in fewer iterations.