Model Predictive Control with Differentiable World Models for Offline Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2603.22430v1 📥 PDF

作者: Rohan Deb, Stephen J. Wright, Arindam Banerjee

分类: cs.LG

发布日期: 2026-03-23

💡 一句话要点

提出基于可微世界模型的模型预测控制，用于离线强化学习。

🎯 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)

关键词: 离线强化学习 模型预测控制 可微世界模型 推理时优化 D4RL 连续控制 策略优化

📋 核心要点

  1. 离线强化学习旨在从固定的离线数据集中学习最优策略，而无需与环境进行进一步交互，现有方法缺乏推理时的策略优化。
  2. 论文提出一种基于可微世界模型的模型预测控制方法，在推理时利用学习到的世界模型和预训练策略进行策略优化。
  3. 实验结果表明，该方法在D4RL连续控制基准测试中，相较于现有的离线强化学习基线方法，性能得到了一致提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种离线强化学习（RL）的推理时自适应框架，该框架受到模型预测控制（MPC）的启发，利用预训练策略以及学习到的状态转移和奖励世界模型。与现有的世界模型和扩散规划方法不同，本文提出的方法并非在训练期间使用学习到的动态模型生成想象轨迹，或在推理时采样候选计划，而是设计了一个可微世界模型（DWM）流程，该流程支持通过想象展开进行端到端梯度计算，从而在推理时基于MPC优化策略参数。在D4RL连续控制基准（MuJoCo运动任务和AntMaze）上的评估表明，利用推理时信息优化策略参数可以始终如一地优于强大的离线RL基线。

🔬 方法详解

问题定义：离线强化学习旨在利用预先收集好的静态数据集训练策略，避免与环境的在线交互。然而，现有离线强化学习方法通常在训练完成后，策略参数固定，无法在推理阶段根据实际情况进行调整，导致策略性能受限。现有方法的痛点在于缺乏推理时自适应能力，无法充分利用环境信息进行优化。

核心思路：论文的核心思路是借鉴模型预测控制（MPC）的思想，在推理时利用学习到的世界模型对未来状态进行预测，并通过可微的方式将预测结果反馈到策略参数的优化中。通过在推理时进行在线优化，策略可以更好地适应当前环境，从而提高性能。

技术框架：该方法的核心是可微世界模型（DWM）流程。整体框架包含以下几个主要模块：1) 预训练策略：使用离线数据集训练一个初始策略。2) 世界模型：学习环境的状态转移和奖励函数。3) 模型预测控制：在推理时，利用世界模型预测未来状态，并计算累积奖励。4) 策略优化：通过反向传播，利用预测的累积奖励优化策略参数。整个流程是端到端可微的，允许在推理时进行策略优化。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将可微世界模型与模型预测控制相结合，实现了在离线强化学习中推理时的策略优化。与现有方法不同，该方法并非仅仅依赖预训练的策略，而是在推理时利用环境信息进行在线调整，从而提高了策略的适应性和性能。

关键设计：关键设计包括：1) 世界模型的选择：可以使用各种神经网络结构，如Transformer或RNN，来学习状态转移和奖励函数。2) 损失函数：世界模型的训练通常使用均方误差损失函数，用于最小化预测状态和真实状态之间的差异。3) 策略优化：可以使用梯度下降或其他优化算法，根据预测的累积奖励来更新策略参数。4) Rollout长度：MPC的Rollout长度是一个重要的超参数，需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在D4RL连续控制基准测试中，相较于现有的离线强化学习基线方法，性能得到了一致提升。例如，在AntMaze任务中，该方法显著优于其他基线方法，证明了推理时策略优化的有效性。具体提升幅度取决于任务和基线方法的选择，但总体而言，该方法能够带来显著的性能提升。

🎯 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。在这些领域中，通常难以进行在线交互，因此离线强化学习具有重要意义。通过利用该方法，可以提高离线强化学习策略的性能和适应性，从而实现更智能、更可靠的系统。

📄 摘要（原文）

Offline Reinforcement Learning (RL) aims to learn optimal policies from fixed offline datasets, without further interactions with the environment. Such methods train an offline policy (or value function), and apply it at inference time without further refinement. We introduce an inference time adaptation framework inspired by model predictive control (MPC) that utilizes a pretrained policy along with a learned world model of state transitions and rewards. While existing world model and diffusion-planning methods use learned dynamics to generate imagined trajectories during training, or to sample candidate plans at inference time, they do not use inference-time information to optimize the policy parameters on the fly. In contrast, our design is a Differentiable World Model (DWM) pipeline that enables endto-end gradient computation through imagined rollouts for policy optimization at inference time based on MPC. We evaluate our algorithm on D4RL continuous-control benchmarks (MuJoCo locomotion tasks and AntMaze), and show that exploiting inference-time information to optimize the policy parameters yields consistent gains over strong offline RL baselines.