Efficient Hierarchical Implicit Flow Q-learning for Offline Goal-conditioned Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2604.08960v1 📥 PDF

作者: Zhiqiang Dong, Teng Pang, Rongjian Xu, Guoqiang Wu

分类: cs.LG

发布日期: 2026-04-10

💡 一句话要点

提出高效分层隐式流Q学习，解决离线目标条件强化学习中的长程控制问题

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

关键词: 离线强化学习 目标条件强化学习 分层强化学习 平均流策略 目标表征学习 长程控制

📋 核心要点

  1. 现有分层强化学习方法在离线目标条件强化学习中，由于高斯策略表达能力有限，以及高层策略难以生成有效子目标，导致长程控制面临挑战。
  2. 论文提出目标条件平均流策略，通过学习平均速度场来建模分层策略，从而捕获复杂的目标分布，并采用单步采样方式高效生成动作。
  3. 论文引入LeJEPA损失来优化目标表征，鼓励生成更具区分性的表征，提升泛化能力。实验结果表明，该方法在OGBench基准测试中表现出色。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于离线目标条件强化学习(GCRL)的分层架构，旨在解决现有方法在高层策略生成有效子目标方面的不足以及高斯策略表达能力有限的问题，从而提升长程控制能力。为此，我们引入了目标条件平均流策略，通过学习平均速度场来捕获高层和低层策略的复杂目标分布，从而实现高效的单步采样动作生成。此外，考虑到目标表征的不足，我们引入了LeJEPA损失，在训练过程中排斥目标表征嵌入，从而鼓励更具区分性的表征并提高泛化能力。实验结果表明，我们的方法在OGBench基准测试中的基于状态和基于像素的任务上均取得了良好的性能。

🔬 方法详解

问题定义：离线目标条件强化学习(GCRL)旨在从无奖励的离线数据中学习目标条件策略。现有的分层强化学习方法，如HIQL，在处理长程控制问题时面临挑战。主要痛点在于高斯策略的表达能力不足以捕捉复杂的目标分布，并且高层策略难以生成有效的子目标，从而限制了整体性能。

核心思路：论文的核心思路是引入目标条件平均流策略，利用学习到的平均速度场来建模高层和低层策略。通过这种方式，可以更有效地捕捉复杂的目标分布，并实现高效的动作生成。此外，论文还通过引入LeJEPA损失来优化目标表征，提高其区分性，从而提升泛化能力。

技术框架：整体框架采用分层强化学习结构，包含高层策略和低层策略。高层策略负责生成子目标，低层策略负责根据子目标执行动作。论文的关键在于使用目标条件平均流策略来建模这两个层级的策略。具体流程如下：首先，使用离线数据训练高层和低层策略的平均速度场。然后，在高层策略中，通过平均速度场生成子目标。最后，在低层策略中，根据高层策略生成的子目标，再次利用平均速度场生成动作。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于目标条件平均流策略。与传统的高斯策略相比，平均流策略能够更好地捕捉复杂的目标分布，从而提高策略的表达能力。此外，LeJEPA损失的引入也增强了目标表征的区分性，有助于提高泛化能力。

关键设计：目标条件平均流策略通过学习平均速度场来建模策略。平均速度场是一个神经网络，输入为当前状态和目标，输出为平均速度。动作的生成通过对平均速度场进行单步采样来实现。LeJEPA损失通过排斥目标表征嵌入来鼓励更具区分性的表征。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，但此处未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在OGBench基准测试中的基于状态和基于像素的任务上均取得了良好的性能。具体来说，该方法在多个任务上超过了现有的基线方法，并且在一些任务上取得了显著的性能提升。这些结果验证了该方法在离线目标条件强化学习中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、游戏AI等领域。在这些领域中，智能体需要在复杂的环境中完成长期的目标导向任务。通过离线数据学习目标条件策略，可以降低智能体与环境交互的成本，并提高学习效率。该方法有望推动强化学习在实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Offline goal-conditioned reinforcement learning (GCRL) is a practical reinforcement learning paradigm that aims to learn goal-conditioned policies from reward-free offline data. Despite recent advances in hierarchical architectures such as HIQL, long-horizon control in offline GCRL remains challenging due to the limited expressiveness of Gaussian policies and the inability of high-level policies to generate effective subgoals. To address these limitations, we propose the goal-conditioned mean flow policy, which introduces an average velocity field into hierarchical policy modeling for offline GCRL. Specifically, the mean flow policy captures complex target distributions for both high-level and low-level policies through a learned average velocity field, enabling efficient action generation via one-step sampling. Furthermore, considering the insufficiency of goal representation, we introduce a LeJEPA loss that repels goal representation embeddings during training, thereby encouraging more discriminative representations and improving generalization. Experimental results show that our method achieves strong performance across both state-based and pixel-based tasks in the OGBench benchmark.