Online Robust Reinforcement Learning Through Monte-Carlo Planning

📄 arXiv: 2609.18599v1 📥 PDF

作者: Tuan Dam, Kishan Panaganti, Brahim Driss, Adam Wierman

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-09-16

💡 一句话要点

提出一种鲁棒的蒙特卡洛树搜索以解决动态模型不确定性问题

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

关键词: 蒙特卡洛树搜索 动态模型 鲁棒性 决策规划 强化学习 探索奖励 价值估计

📋 核心要点

  1. 现有的蒙特卡洛树搜索方法假设模拟器与真实世界动态一致，但在实际应用中常常面临动态模型的不确定性。
  2. 本文提出了一种鲁棒的MCTS变体，通过引入幂均值备份算子和探索奖励来解决动态模型的模糊性。
  3. 实验结果显示，该算法在价值估计的收敛速率上达到$ ext{O}(n^{-1/2})$，在面对奖励分布和转移动态的不确定性时，表现出显著的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

蒙特卡洛树搜索（MCTS）是一种强大的决策问题解决框架，但通常假设模拟器与真实世界动态相同。尽管这一假设在棋类游戏中取得了成功，但在现实场景中，由于低保真模拟器的建模不匹配，往往会产生模糊性。本文提出了一种新的鲁棒变体MCTS，旨在减轻动态模型的不确定性。我们的方法通过引入鲁棒的幂均值备份算子和精心设计的探索奖励，确保搜索树中每个节点的有限样本收敛性。实验结果表明，该算法在奖励分布和转移动态存在显著模糊性的规划问题中表现出鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决蒙特卡洛树搜索在动态模型不确定性下的决策问题。现有方法通常依赖于模拟器与真实环境的一致性，导致在实际应用中效果不佳。

核心思路：提出了一种鲁棒的MCTS变体，通过引入鲁棒的幂均值备份算子来处理转移动态和奖励分布的模糊性，同时设计探索奖励以确保每个节点的有限样本收敛性。

技术框架：整体架构包括动态模型的鲁棒性处理模块、幂均值备份算子和探索奖励设计。算法通过这些模块在搜索树中进行有效的决策规划。

关键创新：最重要的创新在于引入了鲁棒的幂均值备份算子，能够有效缓解动态模型的不确定性，与传统MCTS方法相比，显著提高了在复杂环境中的决策能力。

关键设计：在算法设计中，关键参数包括幂均值的权重设置和探索奖励的设计，确保在有限样本情况下的收敛性和决策的有效性。具体的损失函数和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的鲁棒MCTS算法在面对动态模型不确定性时，价值估计的收敛速率达到$ ext{O}(n^{-1/2})$，与标准MCTS相当。此外，在多种规划问题中，该算法在奖励分布和转移动态存在显著模糊性时，依然表现出优越的鲁棒性和性能提升。

🎯 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、智能游戏代理等复杂决策场景。在这些领域中，动态模型的不确定性是一个普遍存在的问题，本文的方法能够有效提升决策的鲁棒性和可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Monte Carlo Tree Search (MCTS) is a powerful framework for solving complex decision-making problems, yet it often relies on the assumption that the simulator and the real-world dynamics are identical. Although this assumption helps achieve the success of MCTS in games like Chess, Go, and Shogi, the real-world scenarios incur ambiguity due to their modeling mismatches in low-fidelity simulators. In this work, we present a new robust variant of MCTS that mitigates dynamical model ambiguities. Our algorithm addresses transition dynamics and reward distribution ambiguities to bridge the gap between simulation-based planning and real-world deployment. We incorporate a robust power mean backup operator and carefully designed exploration bonuses to ensure finite-sample convergence at every node in the search tree. We show that our algorithm achieves a convergence rate of $\mathcal{O}(n^{-1/2})$ for the value estimation at the root node, comparable to that of standard MCTS. Finally, we provide empirical evidence that our method achieves robust performance in planning problems even under significant ambiguity in the underlying reward distribution and transition dynamics.