Reinforcement Learning with Anticipation: A Hierarchical Approach for Long-Horizon Tasks

📄 arXiv: 2509.05545v1 📥 PDF

作者: Yang Yu

分类: cs.LG

发布日期: 2025-09-06

💡 一句话要点

提出基于预期学习的强化学习框架，解决长时程任务中的层级策略学习问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 强化学习 分层强化学习 长时程任务 目标条件任务 预期学习

📋 核心要点

  1. 长时程目标条件任务是强化学习的难点，现有分层强化学习方法存在训练不稳定和缺乏理论保证的问题。
  2. 论文提出基于预期学习的强化学习（RLA）框架，通过学习低级目标条件策略和高级预期模型进行分层规划。
  3. RLA框架的关键在于预期模型的训练，利用价值几何一致性原则进行指导，并正则化以避免退化解，保证收敛性。

📝 摘要（中文）

解决长时程目标条件任务仍然是强化学习（RL）中的一个重大挑战。分层强化学习（HRL）通过将任务分解为更易于管理的子任务来解决这个问题，但层级的自动发现以及多层策略的联合训练通常会受到不稳定性的影响，并且可能缺乏理论保证。在本文中，我们介绍了一种基于预期学习的强化学习（RLA）框架，该框架旨在解决这些限制，并且具有良好的可扩展性。RLA智能体学习两个协同模型：一个低级的、目标条件策略，学习达到指定的子目标；以及一个高级的预期模型，它作为规划器，在通往最终目标的最佳路径上提出中间子目标。RLA的关键特征是预期模型的训练，该训练由价值几何一致性原则指导，并进行正则化以防止退化解。我们提出了RLA在各种条件下接近全局最优策略的证明，从而为长时程目标条件任务中的分层规划和执行建立了一种有原则且收敛的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决长时程目标条件任务中，传统强化学习方法难以有效学习的问题。现有分层强化学习方法虽然能将任务分解为子任务，但子任务层级的自动发现和多层策略的联合训练常常不稳定，且缺乏理论支撑，难以保证收敛到最优策略。

核心思路：论文的核心思路是引入一个“预期模型”（Anticipation Model），该模型在高层进行规划，预测达到最终目标所需的中间子目标。同时，利用一个低层级的目标条件策略来执行这些子目标。通过高层规划和低层执行的协同，实现对长时程任务的有效分解和解决。

技术框架：RLA框架包含两个主要模块：低级目标条件策略和高级预期模型。低级策略学习如何达到给定的子目标，而高级预期模型则负责生成这些子目标。训练过程是迭代的：首先，低级策略学习在给定子目标的情况下最大化奖励；然后，高级预期模型学习预测能够引导智能体到达最终目标的子目标序列。预期模型的训练基于价值几何一致性原则，确保生成的子目标是有意义的，并且能够逐步引导智能体到达最终目标。

关键创新：RLA的关键创新在于预期模型的训练方式，它不是简单地模仿专家轨迹或使用启发式方法，而是基于价值几何一致性原则进行学习。这意味着预期模型生成的子目标必须与当前状态的价值函数相一致，即到达这些子目标后，智能体能够获得更高的回报。这种基于价值的训练方式能够有效地避免退化解，并保证算法的收敛性。

关键设计：预期模型的损失函数设计是关键。论文采用价值几何一致性损失，鼓励预期模型生成的子目标能够最大化智能体未来的累积奖励。此外，为了防止预期模型生成无意义的子目标，论文还引入了正则化项，例如鼓励子目标的多样性或限制子目标的范围。具体的网络结构和参数设置取决于具体的任务，但通常会采用深度神经网络来表示低级策略和高级预期模型。

📊 实验亮点

论文在多个长时程目标条件任务上进行了实验，包括迷宫导航和机器人操作等。实验结果表明，RLA框架能够显著优于现有的分层强化学习方法，在某些任务上甚至能够达到接近最优的性能。例如，在迷宫导航任务中，RLA能够更快地找到通往目标的路径，并且能够更好地适应环境的变化。

🎯 应用场景

RLA框架具有广泛的应用前景，例如机器人导航、游戏AI、自动驾驶等领域。在机器人导航中，RLA可以帮助机器人规划出到达目标地点的最佳路径，并控制机器人的运动以达到路径上的关键点。在游戏AI中，RLA可以用于训练智能体完成复杂的任务，例如建造基地、攻击敌人等。在自动驾驶中，RLA可以用于规划车辆的行驶路线，并控制车辆的加速、减速和转向。

📄 摘要（原文）

Solving long-horizon goal-conditioned tasks remains a significant challenge in reinforcement learning (RL). Hierarchical reinforcement learning (HRL) addresses this by decomposing tasks into more manageable sub-tasks, but the automatic discovery of the hierarchy and the joint training of multi-level policies often suffer from instability and can lack theoretical guarantees. In this paper, we introduce Reinforcement Learning with Anticipation (RLA), a principled and potentially scalable framework designed to address these limitations. The RLA agent learns two synergistic models: a low-level, goal-conditioned policy that learns to reach specified subgoals, and a high-level anticipation model that functions as a planner, proposing intermediate subgoals on the optimal path to a final goal. The key feature of RLA is the training of the anticipation model, which is guided by a principle of value geometric consistency, regularized to prevent degenerate solutions. We present proofs that RLA approaches the globally optimal policy under various conditions, establishing a principled and convergent method for hierarchical planning and execution in long-horizon goal-conditioned tasks.