Uncertainty-aware Reward Design Process

📄 arXiv: 2507.02256v1 📥 PDF

作者: Yang Yang, Xiaolu Zhou, Bosong Ding, Miao Xin

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-07-03

备注: 34 pages, 9 figures

💡 一句话要点

提出不确定性感知的奖励设计流程URDP，提升强化学习奖励函数设计的效率与质量。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 奖励函数设计 大型语言模型 贝叶斯优化 不确定性估计

📋 核心要点

  1. 传统奖励函数设计依赖人工，效率低且易出错；基于LLM的方法虽有潜力，但在数值优化和资源利用上存在不足。
  2. URDP框架通过量化奖励函数的不确定性，在无仿真情况下识别无效组件并发现新组件，提升设计效率。
  3. URDP结合不确定性感知的贝叶斯优化(UABO)进行超参数调优，并在多个任务中验证了其性能提升。

📝 摘要（中文）

设计有效的奖励函数是强化学习(RL)的基石，但由于传统奖励工程方法效率低下和不一致，这仍然是一个具有挑战性的过程。最近的研究探索了利用大型语言模型(LLM)来自动化奖励函数设计。然而，它们在数值优化方面的次优性能通常导致不令人满意的奖励质量，而进化搜索范式表明仿真资源利用效率低下，导致设计周期过长且计算开销过大。为了解决这些挑战，我们提出了一种不确定性感知的奖励设计流程(URDP)，这是一个新颖的框架，它集成了大型语言模型，以简化RL环境中的奖励函数设计和评估。URDP基于自洽性分析量化候选奖励函数的不确定性，从而能够在无需仿真的情况下识别无效的奖励组件，同时发现新的奖励组件。此外，我们引入了不确定性感知的贝叶斯优化(UABO)，它结合了不确定性估计，以显著提高超参数配置效率。最后，我们通过解耦奖励组件优化和超参数调整来构建双层优化架构。URDP协调了LLM的奖励逻辑推理和贝叶斯优化的数值优化优势之间的协同合作。我们在跨越三个基准环境的35个不同任务中对URDP进行了全面评估。我们的实验结果表明，与现有方法相比，URDP不仅生成了更高质量的奖励函数，而且在自动化奖励设计的效率方面也取得了显著的改进。

🔬 方法详解

问题定义：现有强化学习奖励函数设计方法存在效率低、质量差的问题。传统方法依赖人工经验，耗时且主观。基于LLM的方法虽然可以自动化设计，但数值优化能力不足，导致奖励函数质量不高。进化搜索方法计算开销大，仿真资源利用率低。

核心思路：URDP的核心思路是结合LLM的逻辑推理能力和贝叶斯优化的数值优化能力，同时引入不确定性估计来指导奖励函数的设计和优化。通过量化奖励函数的不确定性，可以在无仿真的情况下识别无效的奖励组件，从而减少不必要的计算开销。

技术框架：URDP采用双层优化架构。第一层是奖励组件优化，利用LLM生成候选奖励函数，并基于自洽性分析量化其不确定性。第二层是超参数调优，采用不确定性感知的贝叶斯优化(UABO)来高效地搜索最优超参数配置。整体流程包括：1) LLM生成奖励函数组件；2) 不确定性估计筛选组件；3) UABO进行超参数优化；4) 评估奖励函数性能。

关键创新：URDP的关键创新在于引入了不确定性估计来指导奖励函数的设计和优化。通过量化奖励函数的不确定性，可以在无仿真的情况下识别无效的奖励组件，从而减少不必要的计算开销。此外，UABO通过结合不确定性估计，提高了超参数配置的效率。

关键设计：URDP的关键设计包括：1) 基于自洽性分析的不确定性估计方法，通过多次采样LLM的输出，计算不同输出之间的差异来量化不确定性；2) 不确定性感知的贝叶斯优化(UABO)，在传统的贝叶斯优化中引入不确定性项，引导搜索过程探索不确定性高的区域；3) 双层优化架构，解耦奖励组件优化和超参数调优，提高整体优化效率。

📊 实验亮点

实验结果表明，URDP在35个不同的强化学习任务中，显著提高了奖励函数设计的效率和质量。与现有方法相比，URDP能够生成更高质量的奖励函数，并显著减少所需的仿真次数。具体性能提升数据未知，但总体而言，URDP在自动化奖励设计方面取得了显著的进步。

🎯 应用场景

URDP可应用于各种强化学习任务，尤其是在奖励函数设计困难或计算资源有限的场景下。例如，机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。该方法能够降低奖励函数设计的门槛，提高强化学习算法的性能和效率，加速相关技术的落地应用。

📄 摘要（原文）

Designing effective reward functions is a cornerstone of reinforcement learning (RL), yet it remains a challenging process due to the inefficiencies and inconsistencies inherent in conventional reward engineering methodologies. Recent advances have explored leveraging large language models (LLMs) to automate reward function design. However, their suboptimal performance in numerical optimization often yields unsatisfactory reward quality, while the evolutionary search paradigm demonstrates inefficient utilization of simulation resources, resulting in prohibitively lengthy design cycles with disproportionate computational overhead. To address these challenges, we propose the Uncertainty-aware Reward Design Process (URDP), a novel framework that integrates large language models to streamline reward function design and evaluation in RL environments. URDP quantifies candidate reward function uncertainty based on self-consistency analysis, enabling simulation-free identification of ineffective reward components while discovering novel reward components. Furthermore, we introduce uncertainty-aware Bayesian optimization (UABO), which incorporates uncertainty estimation to significantly enhance hyperparameter configuration efficiency. Finally, we construct a bi-level optimization architecture by decoupling the reward component optimization and the hyperparameter tuning. URDP orchestrates synergistic collaboration between the reward logic reasoning of the LLMs and the numerical optimization strengths of the Bayesian Optimization. We conduct a comprehensive evaluation of URDP across 35 diverse tasks spanning three benchmark environments. Our experimental results demonstrate that URDP not only generates higher-quality reward functions but also achieves significant improvements in the efficiency of automated reward design compared to existing approaches.