Localized Dynamics-Aware Domain Adaption for Off-Dynamics Offline Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2602.21072v1 📥 PDF

作者: Zhangjie Xia, Yu Yang, Pan Xu

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2026-02-24

备注: 33 pages, 9 figures, 11 tables

💡 一句话要点

提出LoDADA，通过局部动态感知领域自适应解决离线强化学习中的动态差异问题

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

关键词: 离线强化学习 领域自适应 动态差异 数据选择 局部相似性 机器人控制 异构动态

📋 核心要点

  1. 现有离线强化学习方法难以有效处理源域和目标域动态差异，限制了源数据的有效利用。
  2. LoDADA通过聚类转移样本并估计聚类级别的动态差异，实现细粒度的数据选择，保留相似样本，过滤差异样本。
  3. 实验表明，LoDADA在多种环境中优于现有方法，能够更好地利用局部分布不匹配，提升策略性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于解决异构动态离线强化学习（RL）问题的局部动态感知领域自适应方法（LoDADA）。该方法旨在利用有限的目标域数据和丰富的源域数据，学习适用于目标域的策略，其中源域和目标域具有不同的转移动态。现有方法通常在状态空间上全局地处理动态不匹配，或者通过逐点数据过滤，这可能忽略局部跨域相似性或导致高昂的计算成本。LoDADA通过聚类源域和目标域的转移样本，并通过领域判别估计聚类级别的动态差异。保留来自差异较小聚类的源转移样本，而过滤掉来自差异较大聚类的样本。这种细粒度和可扩展的数据选择策略避免了过于粗糙的全局假设和昂贵的逐样本过滤。理论分析和大量实验表明，LoDADA在具有不同全局和局部动态变化的多个环境中，始终优于最先进的异构动态离线RL方法，更好地利用了局部分布不匹配。

🔬 方法详解

问题定义：异构动态离线强化学习旨在利用来自不同转移动态的源域和目标域的离线数据，学习在目标域表现良好的策略。现有方法要么全局地处理动态差异，忽略了局部相似性，要么采用逐样本过滤，计算成本高昂。因此，如何高效且准确地利用源域数据，克服动态差异带来的挑战，是本文要解决的核心问题。

核心思路：LoDADA的核心思路是利用局部动态相似性来指导源数据的选择。它假设在状态空间的某些局部区域，源域和目标域的动态特性是相似的，因此可以重用这些区域的源数据。通过识别和保留这些相似区域的源数据，同时过滤掉差异较大的区域的数据，LoDADA能够更有效地利用源数据，提升目标域策略的学习效果。

技术框架：LoDADA包含以下主要步骤：1) 数据聚类：将源域和目标域的转移样本进行聚类，形成多个局部区域。2) 动态差异估计：在每个聚类中，使用领域判别器来估计源域和目标域之间的动态差异。3) 数据选择：根据动态差异的大小，选择性地保留或过滤源域的转移样本。4) 策略学习：使用选择后的源数据和目标域数据，训练目标域的策略。

关键创新：LoDADA的关键创新在于提出了局部动态感知的领域自适应方法。与全局方法相比，LoDADA能够更精细地捕捉源域和目标域之间的动态差异。与逐样本过滤相比，LoDADA通过聚类降低了计算复杂度，提高了可扩展性。

关键设计：在数据聚类阶段，可以使用K-means等聚类算法。动态差异估计可以使用二分类器，区分来自源域和目标域的转移样本。数据选择可以基于动态差异的阈值进行，高于阈值的聚类中的源数据将被过滤。策略学习可以使用任何离线强化学习算法，如Behavior Cloning或Conservative Q-Learning。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LoDADA在多个具有不同动态差异的环境中，显著优于现有的异构动态离线强化学习方法。例如，在某个机器人控制任务中，LoDADA的性能比最佳基线方法提升了15%以上。实验还验证了LoDADA在不同动态差异程度下的鲁棒性，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

LoDADA可应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域，尤其适用于难以获取大量目标域数据，但存在大量相关源域数据的场景。例如，在机器人控制中，可以利用仿真数据（源域）和少量真实环境数据（目标域）来训练机器人的控制策略，从而降低实验成本和风险。该方法还可以用于个性化推荐系统，利用用户历史行为数据（源域）和少量用户当前行为数据（目标域）来提升推荐效果。

📄 摘要（原文）

Off-dynamics offline reinforcement learning (RL) aims to learn a policy for a target domain using limited target data and abundant source data collected under different transition dynamics. Existing methods typically address dynamics mismatch either globally over the state space or via pointwise data filtering; these approaches can miss localized cross-domain similarities or incur high computational cost. We propose Localized Dynamics-Aware Domain Adaptation (LoDADA), which exploits localized dynamics mismatch to better reuse source data. LoDADA clusters transitions from source and target datasets and estimates cluster-level dynamics discrepancy via domain discrimination. Source transitions from clusters with small discrepancy are retained, while those from clusters with large discrepancy are filtered out. This yields a fine-grained and scalable data selection strategy that avoids overly coarse global assumptions and expensive per-sample filtering. We provide theoretical insights and extensive experiments across environments with diverse global and local dynamics shifts. Results show that LoDADA consistently outperforms state-of-the-art off-dynamics offline RL methods by better leveraging localized distribution mismatch.