DR-SAC: Distributionally Robust Soft Actor-Critic for Reinforcement Learning under Uncertainty

📄 arXiv: 2506.12622v1 📥 PDF

作者: Mingxuan Cui, Duo Zhou, Yuxuan Han, Grani A. Hanasusanto, Qiong Wang, Huan Zhang, Zhengyuan Zhou

分类: cs.LG, cs.AI, math.OC

发布日期: 2025-06-14

备注: 24 Pages

💡 一句话要点

提出DR-SAC算法，增强SAC在不确定环境下强化学习的鲁棒性

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

关键词: 鲁棒强化学习 分布鲁棒优化 软演员-评论家 环境不确定性 连续控制 深度强化学习

📋 核心要点

  1. 现有深度强化学习算法在实际应用中，对环境不确定性的鲁棒性不足，限制了其应用。
  2. DR-SAC算法通过最大化期望值和熵，以应对不确定性集合中最坏情况的转移模型，提升鲁棒性。
  3. 实验结果表明，DR-SAC在连续控制任务中，相比SAC基线，平均奖励提升高达9.8倍，并提高了计算效率。

📝 摘要（中文）

深度强化学习（RL）取得了显著成功，但其在实际场景中的应用常因缺乏对环境不确定性的鲁棒性而受阻。为了解决这一挑战，一些鲁棒RL算法被提出，但大多局限于表格设置。本文提出了分布鲁棒软演员-评论家（DR-SAC），一种旨在增强最先进的软演员-评论家（SAC）算法鲁棒性的新算法。DR-SAC旨在最大化期望值和熵，以应对不确定性集合中最坏情况的转移模型。推导了具有收敛保证的软策略迭代的分布鲁棒版本。对于标称分布未知的情况，例如离线RL，提出了一种生成建模方法来从数据中估计所需的标称分布。在多个连续控制基准任务上的实验结果表明，在常见扰动下，我们的算法实现了高达SAC基线平均奖励9.8倍的提升。此外，与现有的鲁棒强化学习算法相比，DR-SAC显著提高了计算效率和对大规模问题的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：深度强化学习算法在实际应用中，常常面临环境的不确定性，例如传感器噪声、执行器误差等。这些不确定性会导致训练好的策略在实际环境中表现不佳，缺乏鲁棒性。现有的鲁棒强化学习算法大多局限于表格型环境，难以应用于大规模的连续控制问题。

核心思路：DR-SAC的核心思路是，将鲁棒优化引入到软演员-评论家（SAC）算法中。具体来说，DR-SAC旨在最大化期望回报，同时最小化由于环境不确定性带来的负面影响。通过考虑最坏情况下的转移模型，DR-SAC能够学习到更加保守和鲁棒的策略。此外，DR-SAC还引入了熵正则化，鼓励探索，进一步提升鲁棒性。

技术框架：DR-SAC的整体框架与SAC类似，仍然采用演员-评论家结构。主要包含以下几个模块：1）演员网络（Actor Network）：用于生成策略；2）评论家网络（Critic Network）：用于评估策略的价值；3）目标网络（Target Network）：用于稳定训练过程；4）不确定性集合（Uncertainty Set）：用于描述环境的不确定性。DR-SAC通过迭代更新演员和评论家网络，最终学习到一个鲁棒的策略。

关键创新：DR-SAC的关键创新在于，将分布鲁棒优化与SAC算法相结合。具体来说，DR-SAC不是简单地最大化期望回报，而是最大化在不确定性集合中最坏情况下的期望回报。这种方法能够有效地应对环境的不确定性，提升策略的鲁棒性。此外，DR-SAC还提出了一种生成建模方法，用于在离线RL中估计标称分布。

关键设计：DR-SAC的关键设计包括：1）不确定性集合的定义：论文中采用Wasserstein距离来定义不确定性集合；2）损失函数的设计：DR-SAC的损失函数包含两部分：期望回报和熵正则化项。其中，期望回报是在不确定性集合中最坏情况下的期望回报；3）网络结构：演员和评论家网络采用深度神经网络，具体结构可以根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在多个连续控制基准任务中，DR-SAC算法在常见扰动下，实现了高达SAC基线平均奖励9.8倍的提升。此外，与现有的鲁棒强化学习算法相比，DR-SAC显著提高了计算效率和对大规模问题的适用性。这些结果表明，DR-SAC是一种有效的鲁棒强化学习算法，具有很强的实用价值。

🎯 应用场景

DR-SAC算法可以应用于各种存在环境不确定性的强化学习任务中，例如机器人控制、自动驾驶、金融交易等。在机器人控制中，DR-SAC可以帮助机器人学习到对传感器噪声和执行器误差具有鲁棒性的控制策略。在自动驾驶中，DR-SAC可以帮助车辆应对各种突发情况，例如恶劣天气、交通拥堵等。在金融交易中，DR-SAC可以帮助交易员制定对市场波动具有鲁棒性的交易策略。该研究具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Deep reinforcement learning (RL) has achieved significant success, yet its application in real-world scenarios is often hindered by a lack of robustness to environmental uncertainties. To solve this challenge, some robust RL algorithms have been proposed, but most are limited to tabular settings. In this work, we propose Distributionally Robust Soft Actor-Critic (DR-SAC), a novel algorithm designed to enhance the robustness of the state-of-the-art Soft Actor-Critic (SAC) algorithm. DR-SAC aims to maximize the expected value with entropy against the worst possible transition model lying in an uncertainty set. A distributionally robust version of the soft policy iteration is derived with a convergence guarantee. For settings where nominal distributions are unknown, such as offline RL, a generative modeling approach is proposed to estimate the required nominal distributions from data. Furthermore, experimental results on a range of continuous control benchmark tasks demonstrate our algorithm achieves up to $9.8$ times the average reward of the SAC baseline under common perturbations. Additionally, compared with existing robust reinforcement learning algorithms, DR-SAC significantly improves computing efficiency and applicability to large-scale problems.