Automatic Reward Shaping from Multi-Objective Human Heuristics

📄 arXiv: 2512.15120v1 📥 PDF

作者: Yuqing Xie, Jiayu Chen, Wenhao Tang, Ya Zhang, Chao Yu, Yu Wang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-12-17

💡 一句话要点

提出MORSE框架，通过多目标人类启发式自动进行强化学习奖励塑造

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

关键词: 强化学习 奖励塑造 多目标优化 机器人控制 探索策略

📋 核心要点

  1. 多目标强化学习中，奖励函数设计复杂，人工调整耗时且易陷入局部最优。
  2. MORSE框架通过双层优化自动学习奖励函数，并引入噪声鼓励探索，避免局部最优。
  3. 实验表明，MORSE在机器人任务中表现出色，性能与手动调整的奖励函数相当。

📝 摘要（中文）

在强化学习中，设计有效的奖励函数仍然是一个核心挑战，尤其是在多目标环境中。本文提出了一个名为Multi-Objective Reward Shaping with Exploration (MORSE)的通用框架，该框架能够自动地将多个人工设计的启发式奖励组合成一个统一的奖励函数。MORSE将奖励塑造过程形式化为一个双层优化问题：内循环训练策略以最大化当前的塑造奖励，而外循环更新奖励函数以优化任务性能。为了鼓励奖励空间中的探索并避免次优局部最小值，MORSE在塑造过程中引入了随机性，注入由任务性能和固定、随机初始化的神经网络的预测误差引导的噪声。在MuJoCo和Isaac Sim环境中的实验结果表明，MORSE有效地平衡了各种机器人任务中的多个目标，实现了与手动调整奖励函数相当的任务性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多目标强化学习中奖励函数设计困难的问题。现有的方法通常依赖于人工设计和调整奖励函数，这既耗时又需要专家知识，并且容易陷入局部最优解，难以平衡多个目标。

核心思路：MORSE的核心思路是将奖励塑造过程建模为一个双层优化问题。内层优化策略以最大化当前奖励函数，外层优化奖励函数以提升任务表现。通过这种方式，MORSE能够自动学习一个能够平衡多个目标的奖励函数。此外，为了避免陷入局部最优，MORSE引入了探索机制，在奖励塑造过程中注入噪声。

技术框架：MORSE框架包含两个主要循环：内循环和外循环。内循环使用强化学习算法（如PPO）训练策略，以最大化当前的塑造奖励。外循环则根据任务性能和神经网络的预测误差来更新奖励函数。该神经网络是一个固定、随机初始化的网络，用于估计状态的价值，其预测误差被用作探索的信号。框架还包括一个奖励组合模块，用于将多个启发式奖励组合成一个统一的奖励函数。

关键创新：MORSE的关键创新在于其自动奖励塑造机制和探索策略。自动奖励塑造机制避免了手动调整奖励函数的繁琐过程，而探索策略则能够有效地避免陷入局部最优解。此外，使用固定随机神经网络的预测误差作为探索信号也是一个创新点，它提供了一种无需额外训练即可估计状态价值的方法。

关键设计：MORSE使用双层优化框架，内循环采用PPO等强化学习算法，外循环使用梯度下降等优化算法更新奖励函数权重。奖励函数通常是多个启发式奖励的加权和，权重由外循环优化。探索噪声的强度由任务性能和神经网络预测误差共同决定。神经网络通常是一个简单的多层感知机，其参数在训练过程中保持固定。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MORSE在MuJoCo和Isaac Sim环境中，能够有效地平衡多个目标，并取得与手动调整奖励函数相当的任务性能。在一些任务中，MORSE甚至超过了手动调整的奖励函数。这些结果验证了MORSE框架的有效性和通用性。

🎯 应用场景

MORSE框架可应用于各种机器人控制任务，例如导航、操作和运动规划。它能够简化复杂任务的奖励函数设计过程，降低对专家知识的依赖，并提高强化学习算法的性能。此外，该方法还可以扩展到其他多目标优化问题，例如资源分配和调度等。

📄 摘要（原文）

Designing effective reward functions remains a central challenge in reinforcement learning, especially in multi-objective environments. In this work, we propose Multi-Objective Reward Shaping with Exploration (MORSE), a general framework that automatically combines multiple human-designed heuristic rewards into a unified reward function. MORSE formulates the shaping process as a bi-level optimization problem: the inner loop trains a policy to maximize the current shaped reward, while the outer loop updates the reward function to optimize task performance. To encourage exploration in the reward space and avoid suboptimal local minima, MORSE introduces stochasticity into the shaping process, injecting noise guided by task performance and the prediction error of a fixed, randomly initialized neural network. Experimental results in MuJoCo and Isaac Sim environments show that MORSE effectively balances multiple objectives across various robotic tasks, achieving task performance comparable to those obtained with manually tuned reward functions.