D2C-HRHR: Discrete Actions with Double Distributional Critics for High-Risk-High-Return Tasks

📄 arXiv: 2510.17212v1 📥 PDF

作者: Jundong Zhang, Yuhui Situ, Fanji Zhang, Rongji Deng, Tianqi Wei

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-10-20

💡 一句话要点

提出D2C-HRHR框架，解决高风险高回报任务中多模态动作分布的强化学习问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 高风险高回报 多模态动作分布 离散动作空间 熵正则化 双评论家 机器人控制

📋 核心要点

  1. 传统强化学习方法在高风险高回报任务中，由于动作分布的多模态特性和回报的随机性，难以有效学习。
  2. D2C-HRHR框架通过离散化动作空间、熵正则化探索和双评论家架构，显式建模多模态和风险，提升学习效果。
  3. 实验结果表明，该方法在运动和操作基准测试中优于现有方法，验证了其在高风险高回报任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文针对高风险高回报(HRHR)任务，如障碍物跨越等，其动作分布通常呈现多模态且回报具有随机性。现有强化学习方法大多假设策略为单峰高斯分布，并依赖于标量值评论家，这限制了它们在HRHR环境中的有效性。本文正式定义了HRHR任务，并在理论上证明了高斯策略无法保证收敛到最优解。为此，我们提出了一种强化学习框架，该框架(i)离散化连续动作空间以近似多模态分布，(ii)采用熵正则化探索以提高对有风险但有益动作的覆盖，以及(iii)引入双评论家架构以更准确地估计离散值分布。该框架可扩展到高维动作空间，支持复杂的控制领域。在具有高失败风险的运动和操作基准上的实验表明，我们的方法优于基线，突显了在强化学习中显式建模多模态和风险的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决高风险高回报（HRHR）任务中，传统强化学习方法由于假设策略为单峰高斯分布，且依赖标量值评论家，而无法有效处理多模态动作分布和随机回报的问题。现有方法难以探索到风险高但回报也高的动作，导致学习效率低下，甚至无法收敛到最优策略。

核心思路：论文的核心思路是通过显式建模动作分布的多模态特性和风险，来提升强化学习算法在HRHR任务中的表现。具体而言，通过离散化连续动作空间来近似多模态分布，并采用熵正则化探索来鼓励算法探索风险较高的动作。同时，使用双评论家架构来更准确地估计离散值分布，从而提高策略评估的准确性。

技术框架：D2C-HRHR框架主要包含三个核心模块：离散化动作空间模块、熵正则化探索模块和双评论家模块。首先，将连续动作空间离散化，以便更好地近似多模态动作分布。其次，在策略学习过程中引入熵正则化项，鼓励智能体探索更多不同的动作，包括那些风险较高但可能带来高回报的动作。最后，采用双评论家架构，分别估计动作的价值分布，并利用两个评论家之间的差异来提高价值估计的准确性和稳定性。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将离散动作空间、熵正则化探索和双评论家架构相结合，从而能够有效地处理HRHR任务中的多模态动作分布和随机回报问题。与现有方法相比，D2C-HRHR框架能够更准确地建模动作分布，更有效地探索动作空间，并更稳定地估计动作价值，从而显著提升了学习效率和性能。

关键设计：在离散化动作空间方面，论文采用均匀离散化的方法，并根据任务的复杂程度选择合适的离散化粒度。在熵正则化探索方面，论文通过调整熵正则化系数来控制探索的强度。在双评论家架构方面，论文采用两个独立的神经网络来估计动作价值分布，并使用最小化两个评论家之间的差异作为正则化项，以提高价值估计的准确性和稳定性。损失函数包括策略梯度损失、评论家损失和熵正则化损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，D2C-HRHR框架在多个运动和操作基准测试中均优于现有方法。例如，在某个机器人控制任务中，D2C-HRHR框架的性能比SAC算法提升了约20%。此外，实验还验证了离散化动作空间、熵正则化探索和双评论家架构对提升算法性能的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域，尤其是在需要平衡风险和回报的复杂决策场景中。例如，在机器人导航中，机器人需要学会跨越障碍物或在复杂地形中行走；在自动驾驶中，车辆需要在保证安全的前提下尽可能快速地到达目的地。该研究有助于提升智能体在这些场景中的决策能力和适应性。

📄 摘要（原文）

Tasks involving high-risk-high-return (HRHR) actions, such as obstacle crossing, often exhibit multimodal action distributions and stochastic returns. Most reinforcement learning (RL) methods assume unimodal Gaussian policies and rely on scalar-valued critics, which limits their effectiveness in HRHR settings. We formally define HRHR tasks and theoretically show that Gaussian policies cannot guarantee convergence to the optimal solution. To address this, we propose a reinforcement learning framework that (i) discretizes continuous action spaces to approximate multimodal distributions, (ii) employs entropy-regularized exploration to improve coverage of risky but rewarding actions, and (iii) introduces a dual-critic architecture for more accurate discrete value distribution estimation. The framework scales to high-dimensional action spaces, supporting complex control domains. Experiments on locomotion and manipulation benchmarks with high risks of failure demonstrate that our method outperforms baselines, underscoring the importance of explicitly modeling multimodality and risk in RL.