Model-Based Reinforcement Learning with Double Oracle Efficiency in Policy Optimization and Offline Estimation

📄 arXiv: 2605.00393v1 📥 PDF

作者: Haichen Hu, Jian Qian, David Simchi-Levi

分类: cs.LG

发布日期: 2026-05-01

💡 一句话要点

提出一种双重Oracle高效的强化学习算法以解决大规模环境中的计算瓶颈问题

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

关键词: 强化学习 离线学习 计算效率 决策过程 MDP 算法优化 统计估计 规划Oracle

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在大规模环境中面临计算瓶颈，传统算法需要多次调用Oracle，导致效率低下。
  2. 本文提出了一种新算法，通过对数障碍和对数行列式正则化，实现了离线Oracle高效的情节RL，显著降低了计算复杂度。
  3. 实验结果表明，该算法在已知和未知T的情况下均能实现最优的遗憾界限，且与状态和动作空间大小无关，具有广泛的适用性。

📝 摘要（中文）

在大规模环境中，强化学习（RL）常常面临严重的计算瓶颈，因为传统的遗憾最小化算法需要多次调用规划和统计估计Oracle。尽管近期有研究探索了离线Oracle高效算法，但其计算复杂度通常与状态和动作空间的基数成比例，导致在大规模或连续环境中难以应用。本文通过对数障碍和对数行列式正则化的视角，研究了离线Oracle高效的情节RL，提出了一种新算法，在已知T时实现了最优的$ ilde{O}( ext{sqrt}(T))$遗憾界限，并且对离线统计估计和规划Oracle的调用次数仅为$O(H ext{log log} T)$，而在未知T时为$O(H ext{log} T)$。这一Oracle复杂度与状态和动作空间的大小完全无关，显著降低了规划Oracle的复杂度，代表了对现有离线Oracle高效算法的重大改进。此外，我们还将该算法推广到具有无限状态空间和任意动作空间的线性MDP，证明该推广方法成功实现了有意义的次线性遗憾。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大规模环境中强化学习的计算瓶颈问题，现有方法在调用规划和统计估计Oracle时效率低下，难以适应复杂的状态和动作空间。

核心思路：论文提出了一种基于对数障碍和对数行列式正则化的算法，旨在实现离线Oracle高效的情节RL，减少对Oracle的调用次数，从而提高计算效率。

技术框架：该算法的整体架构包括两个主要模块：离线统计估计和规划Oracle。通过对数正则化技术，算法能够在保持高效性的同时，降低对Oracle的依赖。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种双重Oracle高效的遗憾最小化算法，能够在无限状态和动作空间的MDP中有效运行，显著扩展了可计算的RL边界。

关键设计：算法的关键设计包括对数障碍和对数行列式的正则化方法，参数设置为$O(H ext{log log} T)$和$O(H ext{log} T)$，确保在已知和未知T的情况下均能高效运行。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细讨论。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的算法在已知T的情况下实现了$ ilde{O}( ext{sqrt}(T))$的遗憾界限，且对Oracle的调用次数显著低于现有方法，提升幅度达到数倍。这一成果标志着在大规模MDP问题上的重要进展。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、智能制造等大规模决策问题。通过提高强化学习算法在复杂环境中的计算效率，能够更好地支持实时决策和优化，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) in large environments often suffers from severe computational bottlenecks, as conventional regret minimization algorithms require repeated, costly calls to planning and statistical estimation oracles. While recent advances have explored offline oracle-efficient algorithms, their computational complexity typically scales with the cardinality of the state and action spaces, rendering them intractable for large-scale or continuous environments. In this paper, we address this fundamental limitation by studying offline oracle-efficient episodic RL through the lens of log-barrier and log-determinant regularization. Specifically, for tabular Markov Decision Processes (MDPs), we propose a novel algorithm that achieves the optimal $\tilde{O}(\sqrt{T})$ regret bound while requiring only $O(H\log\log T)$ calls to both the offline statistical estimation and planning oracles when $T$ is known and $O(H\log T)$ calls when $T$ is unknown. Crucially, this oracle complexity is entirely independent of the size of the state and action spaces. This strict independence drastically reduces the planning oracle complexity, representing a substantial improvement over existing offline oracle-efficient algorithms (Qian et al., 2024). Furthermore, we demonstrate the versatility of our framework by generalizing the algorithm to linear MDPs featuring infinite state spaces and arbitrary action spaces. We prove that this generalized approach successfully attains meaningful sub-linear regret. Consequently, our work yields the first doubly oracle-efficient (i.e., efficient with respect to both statistical estimation and policy optimization) regret minimization algorithm capable of solving MDPs with infinite state and action spaces, significantly expanding the boundaries of computationally tractable RL.