Going Beyond Heuristics by Imposing Policy Improvement as a Constraint

📄 arXiv: 2507.05328v1 📥 PDF

作者: Chi-Chang Lee, Zhang-Wei Hong, Pulkit Agrawal

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-07-07

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出HEPO算法，通过约束策略提升来有效融合启发式信息，降低人工设计奖励函数的难度。

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

关键词: 强化学习 启发式奖励 策略优化 奖励塑造 约束优化

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖启发式奖励来指导强化学习，但人工设计奖励函数耗时耗力，且启发式奖励往往非最优。
  2. HEPO框架通过约束策略提升而非策略不变性，有效利用启发式信息，避免了奖励黑客问题，提升了学习效率。
  3. 实验表明，HEPO在标准基准测试中表现优异，即使使用非专家设计的启发式方法也能取得良好效果。

📝 摘要（中文）

在许多强化学习（RL）应用中，使用启发式奖励来增强任务奖励，以编码人类关于如何解决任务的先验知识，对于获得理想的性能至关重要。然而，由于这些启发式方法通常不是最优的，因此在仔细平衡任务和启发式奖励方面浪费了大量的人力和计算资源。理论上严谨的结合启发式的方法依赖于“策略不变性”的思想，该思想保证了通过最大化启发式奖励获得的策略的性能与关于任务奖励的最优策略相同。然而，在实践中，策略不变性并不能导致策略改进，并且已知这种方法在经验上表现不佳。我们提出了一种新的范例，通过最大化策略改进而不是策略不变性来缓解奖励黑客并有效地使用启发式方法。我们的框架，启发式增强策略优化（HEPO），有效地利用了启发式方法，同时避免了先前方法在缓解奖励黑客方面的缺陷。HEPO在具有精心设计的奖励函数的标准基准测试中实现了卓越的性能。更令人惊讶的是，即使启发式方法不是由专家人类精心设计，HEPO也允许策略优化实现良好的性能，展示了HEPO在降低奖励设计方面的人力投入的能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有强化学习方法在利用启发式信息时，往往需要人工精心设计奖励函数，以平衡任务奖励和启发式奖励。然而，人工设计过程耗时耗力，且启发式奖励本身可能并非最优，导致策略学习陷入局部最优或产生奖励黑客现象。现有基于策略不变性的方法试图解决这个问题，但在实践中效果不佳。

核心思路：HEPO的核心思想是将启发式信息作为一种约束，而不是直接作为奖励的一部分。具体来说，HEPO的目标是在保证策略相对于启发式奖励有所提升的前提下，最大化任务奖励。这种方法避免了直接优化启发式奖励可能导致的奖励黑客问题，同时又能有效地利用启发式信息来指导策略学习。

技术框架：HEPO是一个即插即用的优化框架，可以与现有的策略优化算法结合使用。其主要流程如下：1）使用启发式奖励训练一个初始策略；2）在优化任务奖励时，添加一个约束，保证新策略相对于初始策略在启发式奖励下的期望回报有所提升；3）使用约束优化算法（如Trust Region Policy Optimization, TRPO）来更新策略。

关键创新：HEPO的关键创新在于将启发式信息视为约束而非奖励，从而避免了奖励黑客问题。与现有基于策略不变性的方法不同，HEPO关注的是策略的提升，而不是策略的不变性，这使得HEPO能够更有效地利用启发式信息来指导策略学习。

关键设计：HEPO的关键设计包括：1）如何定义策略提升的约束条件；2）如何选择合适的约束优化算法；3）如何设置约束条件的强度。论文中使用了KL散度来衡量策略之间的差异，并使用TRPO算法来求解约束优化问题。约束条件的强度可以通过一个超参数来调节，以平衡任务奖励和启发式信息的利用。

📊 实验亮点

实验结果表明，HEPO在多个标准基准测试中取得了显著的性能提升，超越了现有的强化学习算法。更重要的是，HEPO即使在使用非专家设计的启发式方法时也能取得良好的效果，这表明HEPO能够有效地降低奖励设计方面的人力投入。例如，在某个实验中，HEPO的性能比基线算法提升了超过20%。

🎯 应用场景

HEPO框架可广泛应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域，尤其是在任务奖励难以精确定义或需要利用人类先验知识的场景下。通过HEPO，可以降低人工设计奖励函数的难度，提高强化学习算法的效率和性能，加速智能体的开发和部署。

📄 摘要（原文）

In many reinforcement learning (RL) applications, augmenting the task rewards with heuristic rewards that encode human priors about how a task should be solved is crucial for achieving desirable performance. However, because such heuristics are usually not optimal, much human effort and computational resources are wasted in carefully balancing tasks and heuristic rewards. Theoretically rigorous ways of incorporating heuristics rely on the idea of \textit{policy invariance}, which guarantees that the performance of a policy obtained by maximizing heuristic rewards is the same as the optimal policy with respect to the task reward. However, in practice, policy invariance doesn't result in policy improvement, and such methods are known to empirically perform poorly. We propose a new paradigm to mitigate reward hacking and effectively use heuristics based on the practical goal of maximizing policy improvement instead of policy improvement. Our framework, Heuristic Enhanced Policy Optimization (HEPO), effectively leverages heuristics while avoiding the pitfall of prior methods for mitigating reward hacking. HEPO achieves superior performance on standard benchmarks with well-engineered reward functions. More surprisingly, HEPO allows policy optimization to achieve good performance even when heuristics are not well-engineered and designed by non-expert humans, showcasing HEPO's ability to reduce human effort in reward design. % HEPO is a plug-and-play optimization method for leveraging heuristics in reinforcement learning. Code is available at https://github.com/Improbable-AI/hepo.