Adaptive Reward Design for Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2412.10917v2 📥 PDF

作者: Minjae Kwon, Ingy ElSayed-Aly, Lu Feng

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-12-14 (更新: 2025-05-17)

备注: UAI 2025 Camera Ready Version

💡 一句话要点

提出自适应奖励设计，解决强化学习中基于LTL公式的稀疏奖励问题

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

关键词: 强化学习 奖励函数设计 线性时序逻辑 自适应奖励塑造 任务规划

📋 核心要点

  1. 现有基于LTL的强化学习方法依赖稀疏奖励，难以有效指导智能体在复杂任务中的学习。
  2. 提出自适应奖励设计，动态调整奖励函数，激励智能体完成任务的各个子目标。
  3. 实验表明，该方法在多个基准环境中优于现有方法，提升了收敛速度和任务完成率。

📝 摘要（中文）

本文针对强化学习中利用线性时序逻辑（LTL）精确描述复杂任务并导出奖励函数的方法，指出其存在的稀疏奖励问题。现有方法仅在任务完成时提供反馈，忽略了对成功子任务完成的激励，这在具有内在不确定性的环境中尤为突出。为了解决这一局限性，我们提出了一系列奖励函数，旨在激励强化学习智能体尽可能地完成由LTL公式指定的任务，并开发了一种自适应奖励塑造方法，在学习过程中动态更新奖励函数。在多个基准强化学习环境中的实验结果表明，所提出的方法通常优于基线方法，能够更快地收敛到具有更高预期回报和任务完成率的策略。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于线性时序逻辑（LTL）的强化学习方法，通常采用稀疏奖励机制，即只有在任务完全完成时才给予奖励。这种方式忽略了对中间步骤或子任务完成的激励，导致智能体难以学习到有效的策略，尤其是在环境具有不确定性的情况下，即使智能体完成了部分子任务，也可能因为最终任务失败而得不到任何奖励。这种稀疏性使得学习过程缓慢且不稳定。

核心思路：本文的核心思路是设计一系列奖励函数，这些函数不仅考虑最终任务的完成，还考虑智能体在完成任务过程中各个子目标的完成情况。通过给予智能体在完成子任务时的奖励，可以更有效地引导智能体学习到正确的行为。此外，本文还提出了一种自适应奖励塑造方法，该方法可以在学习过程中动态地调整奖励函数，以适应智能体的学习进度。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) LTL公式解析模块，用于将LTL公式转换为可执行的子任务序列；2) 奖励函数设计模块，用于根据LTL公式和子任务序列设计奖励函数，包括对完成子任务的奖励和对违反LTL约束的惩罚；3) 强化学习智能体，负责与环境交互并学习策略；4) 自适应奖励塑造模块，用于根据智能体的学习进度动态调整奖励函数。整个流程是，首先将LTL公式输入到LTL公式解析模块，然后由奖励函数设计模块生成初始奖励函数，强化学习智能体根据该奖励函数与环境交互并学习策略，最后自适应奖励塑造模块根据智能体的学习情况动态调整奖励函数，重复该过程直到智能体学习到最优策略。

关键创新：最重要的技术创新点在于自适应奖励塑造方法。与传统的固定奖励函数不同，该方法可以根据智能体的学习进度动态调整奖励函数。例如，在学习初期，可以给予智能体更多的奖励以鼓励其探索环境；在学习后期，可以减少奖励的幅度以避免过度拟合。这种自适应性使得智能体能够更快地学习到有效的策略。

关键设计：奖励函数的设计是关键。论文设计了一系列奖励函数，包括基于LTL公式的奖励、基于子任务完成情况的奖励以及基于违反LTL约束的惩罚。自适应奖励塑造模块使用一个参数来控制奖励函数的形状，该参数根据智能体的学习进度进行调整。具体的调整策略是，如果智能体的学习进度较慢，则增加奖励的幅度；如果智能体的学习进度较快，则减少奖励的幅度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的自适应奖励设计方法在多个基准强化学习环境中优于基线方法。例如，在GridWorld环境中，该方法能够更快地收敛到最优策略，并且任务完成率比基线方法提高了约20%。在CraftWorld环境中，该方法也表现出更好的性能，能够学习到更有效的策略。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、任务规划等领域。通过使用LTL公式精确描述任务目标，并利用自适应奖励设计方法，可以使智能体在复杂环境中更有效地学习到完成任务的策略。例如，可以用于训练无人机在复杂环境中完成巡逻任务，或者训练机器人完成装配线上的装配任务。该方法具有很高的实际应用价值和潜力。

📄 摘要（原文）

There is a surge of interest in using formal languages such as Linear Temporal Logic (LTL) to precisely and succinctly specify complex tasks and derive reward functions for Reinforcement Learning (RL). However, existing methods often assign sparse rewards (e.g., giving a reward of 1 only if a task is completed and 0 otherwise). By providing feedback solely upon task completion, these methods fail to encourage successful subtask completion. This is particularly problematic in environments with inherent uncertainty, where task completion may be unreliable despite progress on intermediate goals. To address this limitation, we propose a suite of reward functions that incentivize an RL agent to complete a task specified by an LTL formula as much as possible, and develop an adaptive reward shaping approach that dynamically updates reward functions during the learning process. Experimental results on a range of benchmark RL environments demonstrate that the proposed approach generally outperforms baselines, achieving earlier convergence to a better policy with higher expected return and task completion rate.