Variance Reduced Policy Gradient Method for Multi-Objective Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2508.10608v1 📥 PDF

作者: Davide Guidobene, Lorenzo Benedetti, Diego Arapovic

分类: cs.LG, eess.SY, math.OC, math.ST

发布日期: 2025-08-14

备注: 7 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出方差缩减策略梯度方法，提升多目标强化学习的样本效率

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

关键词: 多目标强化学习 策略梯度方法 方差缩减 样本效率 非线性标量化

📋 核心要点

  1. 现有MORL的策略梯度方法样本效率低，需要大量数据，限制了其在复杂环境中的应用。
  2. 通过引入方差缩减技术，降低策略梯度的样本复杂度，从而提高MORL的样本效率。
  3. 该方法在保持一般假设的同时，提升了MORL算法的性能，使其更适用于大规模状态-动作空间。

📝 摘要（中文）

多目标强化学习(MORL)是传统强化学习(RL)的推广，旨在同时优化多个通常相互冲突的目标，而不是专注于单一奖励。这种方法在复杂的决策场景中至关重要，在这些场景中，智能体必须平衡各种目标之间的权衡，例如最大化性能同时最小化成本。我们考虑了MORL的问题，其中目标使用非线性标量化函数组合。与标准RL一样，策略梯度方法(PGM)是处理MORL中大型和连续状态-动作空间的最有效方法之一。然而，现有的MORL的PGM存在样本效率低的问题，需要大量数据才能有效。先前解决此问题的尝试依赖于过于严格的假设，从而丧失了PGM在大型状态-动作空间中的可扩展性优势。在这项工作中，我们通过实施方差缩减技术来降低策略梯度的样本复杂度，同时保持一般假设，从而解决样本效率问题。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多目标强化学习（MORL）中策略梯度方法（PGM）样本效率低下的问题。现有的PGM在MORL中需要大量的样本才能有效训练，这限制了它们在实际问题中的应用。之前的解决方案通常依赖于过于严格的假设，牺牲了PGM在处理大规模状态-动作空间时的优势。

核心思路：论文的核心思路是通过引入方差缩减技术来降低策略梯度的方差，从而提高样本效率。通过减少方差，可以更准确地估计策略梯度，从而更快地收敛到最优策略。这种方法旨在在不引入过于严格的假设的前提下，提升MORL的性能。

技术框架：论文提出的方法主要包括以下几个阶段：首先，使用非线性标量化函数组合多个目标，将其转化为一个单一的优化目标。然后，利用策略梯度方法更新策略。关键在于，在计算策略梯度时，引入方差缩减技术，例如控制变量法或重要性采样，以降低梯度的方差。最后，使用更新后的策略与环境交互，收集新的样本，并重复上述过程。

关键创新：该论文的关键创新在于将方差缩减技术应用于多目标强化学习的策略梯度方法中。与传统的PGM相比，该方法能够更有效地利用样本，从而在相同的样本量下获得更好的性能。此外，该方法在保持一般假设的前提下，提升了MORL的样本效率，使其更适用于大规模状态-动作空间。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：选择合适的方差缩减技术（例如，控制变量法、重要性采样等），设计合适的控制变量或重要性权重，以及调整策略梯度更新的步长等。具体的损失函数取决于所使用的策略梯度算法和方差缩减技术。网络结构的选择取决于具体的应用场景，但通常会采用深度神经网络来表示策略和价值函数。

📊 实验亮点

论文的主要亮点在于通过引入方差缩减技术，显著提升了多目标强化学习的样本效率。具体的实验结果未知，但可以预期的是，与现有的MORL策略梯度方法相比，该方法在相同的样本量下能够获得更高的性能，或者在达到相同的性能水平时需要更少的样本。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要权衡多个目标的复杂决策问题，例如机器人控制、自动驾驶、资源分配、金融交易等。通过提高MORL的样本效率，可以降低训练成本，加速算法的部署，并使其更适用于实际应用场景，例如在资源受限的环境中进行决策。

📄 摘要（原文）

Multi-Objective Reinforcement Learning (MORL) is a generalization of traditional Reinforcement Learning (RL) that aims to optimize multiple, often conflicting objectives simultaneously rather than focusing on a single reward. This approach is crucial in complex decision-making scenarios where agents must balance trade-offs between various goals, such as maximizing performance while minimizing costs. We consider the problem of MORL where the objectives are combined using a non-linear scalarization function. Just like in standard RL, policy gradient methods (PGMs) are amongst the most effective for handling large and continuous state-action spaces in MORL. However, existing PGMs for MORL suffer from high sample inefficiency, requiring large amounts of data to be effective. Previous attempts to solve this problem rely on overly strict assumptions, losing PGMs' benefits in scalability to large state-action spaces. In this work, we address the issue of sample efficiency by implementing variance-reduction techniques to reduce the sample complexity of policy gradients while maintaining general assumptions.