Role-Adaptive Policy Optimization for Offline Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2609.40149v1 📥 PDF

作者: Seonvin Cho, Soohyun Choi, Songnam Hong

分类: cs.LG

发布日期: 2026-09-30

备注: 17 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出角色自适应策略优化以解决离线强化学习中的价值估计不确定性问题

🎯 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: 离线强化学习 策略优化 价值估计 机器人控制 自动驾驶 游戏智能

📋 核心要点

  1. 现有的离线强化学习方法在策略改进与价值估计之间的平衡存在不足，导致性能受限。
  2. 本文提出的RAPO方法通过角色自适应调整策略更新系数，分别优化引导和执行策略。
  3. 实验结果显示，RAPO在多个任务上超越了基线算法，尤其在TD3+BC上获得了更大的性能提升。

📝 摘要（中文）

离线强化学习中的策略正则化在策略改进与对不确定价值估计的依赖之间进行平衡。现有方法如TD3+BC将执行和引导角色通过共享策略耦合在一起。本文提出角色自适应策略优化（RAPO），根据策略在价值学习和执行中的角色自适应地调整策略更新系数。RAPO通过对候选策略更新进行微分来学习这些系数。对于TD3+BC，RAPO分离引导和执行角色，并独立调整其系数。实验结果表明，RAPO在D4RL的运动和AntMaze任务上相较于基线算法有显著提升，尤其在TD3+BC的实例中表现更为突出。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线强化学习中策略改进与不确定价值估计之间的平衡问题。现有方法如TD3+BC将执行和引导角色耦合在一起，导致策略更新效率低下。

核心思路：RAPO通过根据策略在价值学习和执行中的角色自适应地调整策略更新系数，优化引导和执行策略的独立性，从而提高学习效率和性能。

技术框架：RAPO的整体架构包括两个主要模块：引导策略和执行策略。引导策略的目标是减少策略引起的目标值变化，而执行策略则关注局部策略改进的替代目标。

关键创新：RAPO的核心创新在于将引导和执行策略分开，并独立调整其更新系数，这与现有方法的耦合策略形成鲜明对比。

关键设计：在RAPO中，损失函数设计为引导目标和执行目标的组合，采用微分方法学习更新系数，同时在IQL中保持原始价值更新，仅调整优势加权策略提取中的逆温度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RAPO在D4RL locomotion和AntMaze任务上均表现出色，尤其在TD3+BC的实例中，RAPO的性能提升幅度显著，平均超越基线算法，展示了其在离线强化学习中的有效性。

🎯 应用场景

该研究在离线强化学习领域具有广泛的应用潜力，尤其适用于机器人控制、自动驾驶和游戏智能等场景。通过提高策略优化的效率，RAPO能够在不依赖大量在线交互的情况下，提升智能体的学习能力和决策质量，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Policy regularization in offline reinforcement learning balances policy improvement against reliance on uncertain value estimates. This balance can differ between selecting actions for execution and supplying actions for critic bootstrapping, yet methods such as TD3+BC couple these roles through a shared policy. We propose Role-Adaptive Policy Optimization (RAPO), which adapts policy-update coefficients according to their roles in value learning and execution. RAPO learns these coefficients by differentiating through candidate policy updates formed using the base algorithm's actor objective. For TD3+BC, RAPO separates bootstrap and execution actors and adapts their coefficients independently: the bootstrap objective penalizes policy-induced changes in target values, while the execution objective evaluates a local policy-improvement surrogate. For IQL, whose value learning is already independent of the execution actor, RAPO preserves the original value updates and adapts only the inverse temperature in advantage-weighted policy extraction. Experiments on D4RL locomotion and AntMaze tasks show improvements over both base algorithms, with larger gains for TD3+BC, whose RAPO instantiation outperforms baselines on average.