Adaptive Scaling of Policy Constraints for Offline Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2508.19900v1 📥 PDF

作者: Tan Jing, Xiaorui Li, Chao Yao, Xiaojuan Ban, Yuetong Fang, Renjing Xu, Zhaolin Yuan

分类: cs.LG

发布日期: 2025-08-27

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出自适应缩放策略约束以解决离线强化学习中的超参数调优问题

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

关键词: 离线强化学习 策略约束 自适应算法 行为克隆 超参数调节 动态平衡 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有离线强化学习方法在处理不同质量数据集时，需手动调节超参数，效率低下且不实用。
  2. 本文提出自适应缩放策略约束（ASPC），通过动态平衡RL与行为克隆，简化了超参数调节过程。
  3. 在39个数据集的实验中，ASPC在性能上显著优于其他方法，且仅需单一超参数配置，计算开销极小。

📝 摘要（中文）

离线强化学习（RL）能够从固定数据集中学习有效策略，而无需与环境交互。现有方法通常采用策略约束来减轻离线RL训练中遇到的分布偏移。然而，由于约束的规模在不同任务和数据集之间存在差异，现有方法必须仔细调整超参数以匹配每个数据集，这既耗时又不切实际。本文提出了自适应缩放策略约束（ASPC），这是一个二阶可微的框架，能够在训练过程中动态平衡RL和行为克隆（BC）。我们理论分析了其性能提升保证。在对39个数据集进行的实验中，ASPC使用单一超参数配置超越了其他自适应约束方法和需要逐数据集调优的最先进离线RL算法，同时仅带来了最小的计算开销。代码将发布于https://github.com/Colin-Jing/ASPC。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线强化学习中由于数据集质量差异导致的策略约束规模不一致问题。现有方法需手动调整超参数，造成效率低下和不便。

核心思路：提出自适应缩放策略约束（ASPC），通过二阶可微的框架，动态调整强化学习和行为克隆之间的平衡，减少对超参数的依赖。

技术框架：ASPC框架包括数据集分析模块、动态约束调整模块和策略学习模块。首先分析数据集特性，然后根据分析结果动态调整策略约束，最后进行策略学习。

关键创新：ASPC的主要创新在于其动态调整机制，能够根据数据集的特性自适应地缩放策略约束，与传统方法相比，显著减少了对超参数的依赖。

关键设计：ASPC采用了二阶可微的损失函数设计，确保在训练过程中能够有效地调整约束。同时，框架中的超参数设置经过优化，以保证在不同数据集上均能保持良好的性能。

📊 实验亮点

在39个数据集的实验中，ASPC在性能上超越了其他自适应约束方法和最先进的离线强化学习算法，且仅使用单一超参数配置，计算开销极小，显示出显著的效率提升。

🎯 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、游戏AI等需要从历史数据中学习的场景。通过简化超参数调节过程，ASPC能够加速模型的开发与部署，提高实际应用的效率和效果。未来，该方法可能在更多复杂环境中展现出更强的适应性与鲁棒性。

📄 摘要（原文）

Offline reinforcement learning (RL) enables learning effective policies from fixed datasets without any environment interaction. Existing methods typically employ policy constraints to mitigate the distribution shift encountered during offline RL training. However, because the scale of the constraints varies across tasks and datasets of differing quality, existing methods must meticulously tune hyperparameters to match each dataset, which is time-consuming and often impractical. We propose Adaptive Scaling of Policy Constraints (ASPC), a second-order differentiable framework that dynamically balances RL and behavior cloning (BC) during training. We theoretically analyze its performance improvement guarantee. In experiments on 39 datasets across four D4RL domains, ASPC using a single hyperparameter configuration outperforms other adaptive constraint methods and state-of-the-art offline RL algorithms that require per-dataset tuning while incurring only minimal computational overhead. The code will be released at https://github.com/Colin-Jing/ASPC.