Hierarchical Reinforcement Learning with Targeted Causal Interventions

📄 arXiv: 2507.04373v1 📥 PDF

作者: Sadegh Khorasani, Saber Salehkaleybar, Negar Kiyavash, Matthias Grossglauser

分类: cs.LG

发布日期: 2025-07-06

备注: 44 pages, 13 figures. Proceedings of ICML 2025. Proposes a new framework for hierarchical reinforcement learning (HRL) using targeted causal interventions, with theoretical analysis and experiments in synthetic and Minecraft environments

💡 一句话要点

提出基于目标因果干预的分层强化学习方法，提升长时程稀疏奖励任务效率。

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

关键词: 分层强化学习 因果推断 因果发现 目标干预 稀疏奖励

📋 核心要点

  1. 传统HRL方法在发现子目标层级结构和利用该结构实现最终目标方面存在效率问题。
  2. 该论文提出了一种基于因果图建模子目标结构的方法，并利用因果发现算法学习该结构，实现有目标的子目标干预。
  3. 理论分析表明，该方法在树结构和Erdős-Rényi随机图上具有显著改进，实验结果也优于现有方法。

📝 摘要（中文）

分层强化学习(HRL)通过将任务分解为子目标层级结构，提高了长时程、稀疏奖励强化学习任务的效率。HRL的主要挑战在于如何有效地发现子目标之间的层级结构，并利用该结构来实现最终目标。本文通过将子目标结构建模为因果图，并提出一种因果发现算法来学习该结构，从而解决这一挑战。此外，本文没有在探索过程中随机干预子目标，而是利用发现的因果模型，根据子目标在实现最终目标中的重要性来优先进行子目标干预。这些有针对性的干预显著提高了策略的训练效率。与之前缺乏理论分析的因果HRL工作不同，本文对该问题进行了正式分析。具体而言，对于树结构以及Erdős-Rényi随机图的变体，本文的方法带来了显著的改进。在HRL任务上的实验结果也表明，本文提出的框架在训练成本方面优于现有工作。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决分层强化学习中，如何高效地发现子目标之间的层级结构，并利用该结构来加速学习，尤其是在长时程和稀疏奖励的环境下。现有方法通常随机探索子目标，效率低下，或者缺乏对子目标之间关系的有效建模，导致学习效率不高。

核心思路：论文的核心思路是将子目标之间的关系建模为因果图，并利用因果发现算法来学习这个图结构。然后，通过分析因果图，确定哪些子目标对最终目标的影响最大，从而优先干预这些关键子目标。这种有针对性的干预可以更有效地探索状态空间，加速学习过程。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 状态空间探索和数据收集；2) 利用收集到的数据，通过因果发现算法学习子目标之间的因果图；3) 基于学习到的因果图，确定每个子目标对最终目标的重要性；4) 在强化学习过程中，优先干预那些对最终目标影响最大的子目标，并利用标准的强化学习算法更新策略。

关键创新：最重要的创新点在于将因果推断引入到分层强化学习中，利用因果图来指导子目标的探索和干预。与传统的随机探索或基于启发式的探索方法相比，这种基于因果模型的探索方法更加高效和智能。此外，论文还提供了对该方法的理论分析，证明了其在特定图结构下的优越性。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 选择合适的因果发现算法，例如PC算法或GES算法，来学习子目标之间的因果图；2) 定义合适的干预策略，例如基于因果效应的干预概率；3) 设计合适的奖励函数，鼓励智能体探索重要的子目标。具体参数设置和网络结构的选择取决于具体的应用场景和任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在HRL任务上优于现有方法，尤其是在训练成本方面。理论分析表明，对于树结构和Erdős-Rényi随机图的变体，该方法具有显著的改进。具体性能提升数据在论文实验部分给出，与没有因果干预的HRL方法相比，该方法能够更快地收敛到最优策略。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、游戏AI、任务规划等领域。通过学习任务的因果结构，智能体可以更有效地探索环境，更快地学会完成复杂任务。例如，在机器人导航中，可以学习不同地点之间的因果关系，从而规划出更优的路径。在游戏AI中，可以学习不同动作之间的因果关系，从而制定更有效的策略。

📄 摘要（原文）

Hierarchical reinforcement learning (HRL) improves the efficiency of long-horizon reinforcement-learning tasks with sparse rewards by decomposing the task into a hierarchy of subgoals. The main challenge of HRL is efficient discovery of the hierarchical structure among subgoals and utilizing this structure to achieve the final goal. We address this challenge by modeling the subgoal structure as a causal graph and propose a causal discovery algorithm to learn it. Additionally, rather than intervening on the subgoals at random during exploration, we harness the discovered causal model to prioritize subgoal interventions based on their importance in attaining the final goal. These targeted interventions result in a significantly more efficient policy in terms of the training cost. Unlike previous work on causal HRL, which lacked theoretical analysis, we provide a formal analysis of the problem. Specifically, for tree structures and, for a variant of Erdős-Rényi random graphs, our approach results in remarkable improvements. Our experimental results on HRL tasks also illustrate that our proposed framework outperforms existing work in terms of training cost.