Distributionally Robust Multi-Task Reinforcement Learning via Adaptive Task Sampling

📄 arXiv: 2605.14350v1 📥 PDF

作者: Nicholas E. Corrado, Wenyuan Huang, Josiah P. Hanna

分类: cs.LG

发布日期: 2026-05-14

💡 一句话要点

提出DRATS算法，通过自适应任务采样解决多任务强化学习中的数据不平衡问题。

🎯 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: 多任务强化学习 自适应任务采样 分布鲁棒优化 数据不平衡 最坏情况性能

📋 核心要点

  1. 多任务强化学习中，简单任务数据过剩，困难任务数据不足，导致学习不平衡。
  2. DRATS算法通过自适应地采样距离解决最远的任务，实现更有效的数据分配。
  3. 实验表明，DRATS在MetaWorld基准测试中提高了数据效率和最差任务的性能。

📝 摘要（中文）

多任务强化学习(MTRL)旨在训练单个智能体，使其能够同时有效地优化多个任务的性能。然而，联合优化所有任务通常会导致不平衡学习：智能体快速解决简单任务，但在较难的任务上学习缓慢。以往的研究主要将这种不平衡归因于冲突的任务梯度，并提出梯度操作或专门的架构来解决它，但本文侧重于一个独特且未被充分探索的挑战：不平衡的数据分配。标准的MTRL为每个任务分配相同数量的环境交互，这导致为容易的任务过度分配数据（因为它们只需要相对较少的交互即可解决），而为困难的任务分配不足的数据（因为它们需要更多的经验才能解决）。为了应对这一挑战，本文提出了一种分布鲁棒自适应任务采样(DRATS)算法，该算法自适应地优先采样那些距离解决最远的任务。本文通过将MTRL形式化为一个可行性问题来推导出DRATS，从中推导出一个最小最大目标，用于最小化最坏情况下的回报差距，即期望的目标回报与智能体在任务上的回报之间的差异。在MetaWorld-MT10和MT50等基准测试中，与现有的任务采样算法相比，DRATS提高了数据效率并增加了最差任务的性能。

🔬 方法详解

问题定义：多任务强化学习中，常见做法是为每个任务分配相同数量的交互数据。然而，不同任务的难度差异很大，导致简单任务的数据利用率低，而困难任务的数据不足，最终影响整体学习效果。现有方法主要关注梯度冲突问题，忽略了数据分配不平衡的影响。

核心思路：DRATS的核心思想是根据任务的学习进度动态调整采样概率，优先采样那些学习效果差（即距离解决最远）的任务。通过这种方式，算法能够将更多的计算资源和数据分配给困难任务，从而提高整体的学习效率和性能。算法的目标是最小化最坏情况下的回报差距，即智能体在所有任务上的最小回报与期望回报之间的差距。

技术框架：DRATS算法将多任务强化学习问题形式化为一个可行性问题，并从中推导出最小最大目标函数。该目标函数旨在最小化最坏情况下的回报差距。算法通过迭代更新任务的采样概率，使得智能体能够更频繁地与那些回报较低的任务进行交互。整体流程包括：1) 初始化任务采样概率；2) 根据采样概率选择任务；3) 智能体与环境交互并收集数据；4) 更新策略；5) 根据任务回报更新采样概率；6) 重复步骤2-5直到收敛。

关键创新：DRATS的关键创新在于其自适应任务采样策略，该策略能够根据任务的学习进度动态调整采样概率，从而实现更有效的数据分配。与传统的均匀采样或基于梯度的方法不同，DRATS直接关注任务的回报差距，并试图最小化最坏情况下的性能。这种分布鲁棒的优化方法能够提高算法的稳定性和泛化能力。

关键设计：DRATS算法的关键设计包括：1) 最小最大目标函数，用于最小化最坏情况下的回报差距；2) 基于任务回报的采样概率更新机制，确保优先采样那些回报较低的任务；3) 分布鲁棒优化框架，提高算法的稳定性和泛化能力。具体而言，采样概率的更新通常基于任务回报与目标回报之间的差值，并使用指数加权平均等方法来平滑更新过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DRATS在MetaWorld-MT10和MT50基准测试中表现出色，相较于现有任务采样算法，提高了数据效率并增加了最差任务的性能。具体提升幅度未知，但摘要强调了其在数据效率和最差任务性能上的优势，表明DRATS能够更有效地利用数据，并确保所有任务都能得到充分的学习。

🎯 应用场景

DRATS算法可应用于各种多任务强化学习场景，例如机器人控制、游戏AI和自动驾驶等。通过自适应地分配计算资源，DRATS能够提高智能体在复杂环境中的学习效率和性能，尤其是在任务难度差异较大的情况下。该算法还有助于提高智能体的鲁棒性，使其能够更好地适应不同的任务和环境。

📄 摘要（原文）

Multi-task reinforcement learning (MTRL) aims to train a single agent to efficiently optimize performance across multiple tasks simultaneously. However, jointly optimizing all tasks often yields imbalanced learning: agents quickly solve easy tasks but learn slowly on harder ones. While prior work primarily attributes this imbalance to conflicting task gradients and proposes gradient manipulation or specialized architectures to address it, we instead focus on a distinct and under-explored challenge: imbalanced data allocation. Standard MTRL allocates an equal number of environment interactions to each task, which over-allocates data to easy tasks that require relatively few interactions to solve and under-allocates data to hard tasks that require substantially more experience to solve. To address this challenge, we introduce Distributionally Robust Adaptive Task Sampling (DRATS), an algorithm that adaptively prioritizes sampling tasks furthest from being solved. We derive DRATS by formalizing MTRL as a feasibility problem from which we derive a minimax objective for minimizing the worst-case return gap, the difference between a desired target return and the agent's return on a task. In benchmarks like MetaWorld-MT10 and MT50, DRATS improves data efficiency and increases worst-task performance compared to existing task sampling algorithms.