REFINEPPO: Learning Continuous Control Policies by Iterative Action Refinement

📄 arXiv: 2609.21108v1 📥 PDF

作者: Sachini Weerasekara, Sagar Kamarthi, Jacqueline Isaacs

分类: cs.LG

发布日期: 2026-09-17

💡 一句话要点

提出REFINEPPO以解决连续控制策略迭代改进问题

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

关键词: 深度强化学习 连续控制 动作精炼 策略优化 机器人控制 自动驾驶 智能制造

📋 核心要点

  1. 现有的深度强化学习方法在连续控制任务中表现良好，但通常只进行一次性动作预测，缺乏对动作的迭代优化。
  2. 本文提出迭代动作精炼（IAR）方法，通过共享的精炼网络对初始动作进行多次修正，从而实现动作的逐步改进。
  3. REFINEPPO在14个基准任务中表现优异，显示出比标准PPO更快的收敛速度和相当或更好的性能。

📝 摘要（中文）

深度强化学习（DRL）在多种连续控制问题上表现出色，但现有策略往往仅通过单次前馈网络直接映射状态到动作，缺乏对初始预测的进一步优化。本文提出了一种新的方法——迭代动作精炼（IAR），通过一系列学习的残差修正来逐步改进控制动作。我们将这一机制与近端策略优化（PPO）结合，形成REFINEPPO，并在14个基准控制任务中进行评估，结果显示REFINEPPO在多个任务上匹配或超越了标准PPO的表现，同时在收敛速度上也有所提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有深度强化学习方法在连续控制任务中仅依赖单次前馈网络进行动作预测的局限性，导致缺乏对初始动作的进一步优化。

核心思路：提出迭代动作精炼（IAR）方法，通过一系列的残差修正来逐步改进控制动作，使得策略能够在每一步都对当前动作进行细化和优化。

技术框架：REFINEPPO的整体架构包括初始动作提议、共享精炼网络和迭代修正过程。初始动作由前馈网络生成，随后通过精炼网络进行多次修正，最终输出执行的动作。

关键创新：最重要的创新在于引入了迭代动作精炼机制，使得策略能够在每个步骤中对动作进行细化，显著提升了策略的学习能力和收敛速度。

关键设计：在设计中，采用了共享的精炼网络结构，设置了合适的损失函数以平衡初始动作与修正动作之间的关系，同时通过控制精炼深度和更新策略来优化学习过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在14个基准控制任务中，REFINEPPO的表现与标准PPO相当或更优，尤其在多个任务上展现出更快的收敛速度，证明了迭代动作精炼的有效性和优势。

🎯 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、智能制造等需要高精度连续控制的场景。REFINEPPO的迭代优化机制能够提升控制策略的灵活性和适应性，未来可能在复杂环境中的决策制定中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Deep reinforcement learning (DRL) has achieved strong performance across a wide range of continuous-control problems. These continuous-control policies, however, are often defined as direct mappings from an observed state to an action or action distribution, requiring a single feed-forward network to construct an optimal control decision in one pass. While effective, this formulation leaves little opportunity for the policy to reconsider or progressively improve an action once an initial prediction has been formed. In this work, we explore an alternative approach: rather than learning only to directly predict an action, can a policy learn to iteratively improve one, and can this iterative process provide advantages during policy learning? We introduce Iterative Action Refinement (IAR), an iterative action-construction method that constructs control actions through a sequence of learned residual corrections. Starting from an initial proposal, a shared refinement network repeatedly conditions on the observed state and the current action proposal, allowing each refinement step to revise the action constructed by preceding steps. The final refined proposal is then used to determine the action executed by the agent. We integrate this iterative action-construction mechanism with Proximal Policy Optimization (PPO), yielding REFINEPPO. We evaluate REFINEPPO across 14 benchmark control tasks, complemented by controlled ablations of refinement depth and update schedules and analyses aimed at understanding why iterative refinement is effective. Across these environments, REFINEPPO matches or exceeds the performance of standard PPO while demonstrating faster convergence on several tasks.