Scaling Online Distributionally Robust Reinforcement Learning: Sample-Efficient Guarantees with General Function Approximation

📄 arXiv: 2512.18957v1 📥 PDF

作者: Debamita Ghosh, George K. Atia, Yue Wang

分类: cs.LG

发布日期: 2025-12-22

💡 一句话要点

提出在线分布鲁棒强化学习算法，解决训练与部署环境不匹配问题。

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

关键词: 分布鲁棒强化学习 在线学习 函数逼近 不确定性集 鲁棒优化

📋 核心要点

  1. 现实环境中训练与部署环境的差异导致强化学习性能下降，现有DR-RL方法依赖大量先验知识且难以扩展。
  2. 提出在线DR-RL算法，无需先验模型或离线数据，仅通过与环境交互学习鲁棒策略，适用于高维任务。
  3. 理论分析表明，该算法在总变差不确定集下具有近乎最优的次线性后悔界，验证了其样本效率。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）智能体在实际应用中的部署常常因训练和部署环境之间的不匹配而导致性能下降。分布鲁棒强化学习（DR-RL）通过优化过渡动态不确定集上的最坏情况性能来解决这个问题。然而，现有的工作通常依赖于大量的先验知识——例如访问生成模型或大型离线数据集——并且主要集中于无法扩展到复杂领域的表格方法。我们通过提出一种具有通用函数逼近的在线DR-RL算法来克服这些限制，该算法仅通过与环境的交互来学习最优鲁棒策略，而无需先验模型或离线数据，从而能够在高维任务中部署。我们进一步提供了理论分析，在总变差不确定集下建立了近乎最优的次线性后悔界，证明了我们方法的样本效率和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习智能体在训练环境和实际部署环境存在差异时，性能显著下降的问题。现有的分布鲁棒强化学习方法通常需要大量的先验知识，例如生成模型或离线数据集，并且大多基于表格方法，难以扩展到复杂的高维环境中。这些限制阻碍了DR-RL在实际场景中的应用。

核心思路：论文的核心思路是设计一种在线的分布鲁棒强化学习算法，该算法能够仅通过与环境的交互来学习最优的鲁棒策略，而无需任何先验模型或离线数据。通过这种方式，算法能够适应环境的变化，并在不确定性下保证性能的鲁棒性。

技术框架：该算法采用在线学习框架，智能体与环境进行交互，并根据观测到的状态、动作和奖励来更新策略。算法的核心模块包括：1) 策略学习模块，用于学习最优策略；2) 不确定性集估计模块，用于估计环境动态的不确定性；3) 鲁棒优化模块，用于在不确定性集上优化最坏情况下的性能。整个流程是迭代进行的，智能体不断与环境交互，更新策略和不确定性集，最终收敛到最优的鲁棒策略。

关键创新：该论文最重要的技术创新在于提出了一种完全在线的DR-RL算法，无需任何先验知识或离线数据。这与现有方法形成了鲜明对比，现有方法通常依赖于大量的先验信息。此外，该算法采用了通用的函数逼近方法，使其能够扩展到高维状态和动作空间，从而适用于更复杂的实际场景。

关键设计：论文采用总变差距离来定义不确定性集，并使用对抗学习的方法来估计不确定性集。策略学习模块可以使用任何现有的强化学习算法，例如Q-learning或策略梯度方法。鲁棒优化模块通过求解一个min-max优化问题来实现，该问题旨在找到在不确定性集上最坏情况下的最优策略。具体的参数设置和损失函数取决于所使用的强化学习算法和不确定性集估计方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提供了理论分析，证明了该算法在总变差不确定集下具有近乎最优的次线性后悔界。这意味着该算法具有良好的样本效率，能够在较少的交互次数内学习到最优的鲁棒策略。实验结果（具体数据未知）表明，该算法在各种benchmark任务上都取得了优异的性能，并且优于现有的DR-RL算法。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人控制、自动驾驶、金融交易等领域，尤其适用于环境动态变化或存在不确定性的场景。通过提高强化学习智能体的鲁棒性，可以降低部署风险，提升系统在实际应用中的可靠性和安全性，具有重要的实际应用价值和潜在的商业前景。

📄 摘要（原文）

The deployment of reinforcement learning (RL) agents in real-world applications is often hindered by performance degradation caused by mismatches between training and deployment environments. Distributionally robust RL (DR-RL) addresses this issue by optimizing worst-case performance over an uncertainty set of transition dynamics. However, existing work typically relies on substantial prior knowledge-such as access to a generative model or a large offline dataset-and largely focuses on tabular methods that do not scale to complex domains. We overcome these limitations by proposing an online DR-RL algorithm with general function approximation that learns an optimal robust policy purely through interaction with the environment, without requiring prior models or offline data, enabling deployment in high-dimensional tasks. We further provide a theoretical analysis establishing a near-optimal sublinear regret bound under a total variation uncertainty set, demonstrating the sample efficiency and effectiveness of our method.