Boosting deep Reinforcement Learning using pretraining with Logical Options

📄 arXiv: 2603.06565v1 📥 PDF

作者: Zihan Ye, Phil Chau, Raban Emunds, Jannis Blüml, Cedric Derstroff, Quentin Delfosse, Oleg Arenz, Kristian Kersting

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-03-06

💡 一句话要点

提出H^2RL：利用逻辑选项预训练增强深度强化学习，提升长时决策能力

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

关键词: 深度强化学习 分层强化学习 逻辑选项 预训练 长时决策 神经符号学习 目标导向

📋 核心要点

  1. 深度强化学习易受早期奖励误导，导致目标错位，现有符号方法扩展性和连续环境适应性不足。
  2. H^2RL通过逻辑选项预训练，引导策略学习目标导向行为，并结合环境交互进行策略优化。
  3. 实验表明，H^2RL在长时决策任务中表现优异，超越了神经、符号和神经符号等多种基线方法。

📝 摘要（中文）

深度强化学习智能体常常因为过度利用早期奖励信号而出现目标错位。最近，一些符号方法通过编码稀疏目标和对齐的计划来解决这些挑战。然而，纯符号架构难以扩展且难以应用于连续环境。因此，我们提出了一种混合方法，灵感来源于人类获取新技能的能力。我们使用一个两阶段框架，将符号结构注入到基于神经网络的强化学习智能体中，同时不牺牲深度策略的表达能力。我们的方法，称为混合分层强化学习（H^2RL），引入了一种基于逻辑选项的预训练策略，引导学习策略远离短期奖励循环，转向目标导向行为，同时允许通过标准环境交互来改进最终策略。实验结果表明，该方法能够持续改进长时决策能力，并使智能体优于强大的神经、符号和神经符号基线。

🔬 方法详解

问题定义：深度强化学习在复杂、长时任务中面临探索难题，智能体容易陷入局部最优，过度依赖早期奖励。纯符号方法虽然可以编码目标和计划，但扩展性差，难以处理连续状态空间和动作空间，限制了其应用范围。因此，如何结合符号方法的规划能力和深度学习的泛化能力，是亟待解决的问题。

核心思路：H^2RL的核心思路是利用逻辑选项进行预训练，为智能体提供一个初步的、目标导向的策略。逻辑选项可以看作是预定义的子目标和相应的行为策略，通过预训练，智能体可以学习到一些有用的技能，从而避免盲目探索。预训练完成后，再通过标准的强化学习方法，对策略进行微调，使其适应具体的环境和任务。

技术框架：H^2RL采用两阶段框架：预训练阶段和微调阶段。在预训练阶段，首先定义一组逻辑选项，每个选项对应一个子目标。然后，利用这些选项生成训练数据，训练一个策略网络，使其能够根据当前状态选择合适的选项，并执行相应的动作。在微调阶段，将预训练的策略网络作为初始策略，利用标准的强化学习算法（如PPO）与环境进行交互，进一步优化策略。

关键创新：H^2RL的关键创新在于将符号逻辑与深度强化学习相结合，利用逻辑选项进行预训练，从而引导智能体学习目标导向的行为。与传统的强化学习方法相比，H^2RL可以更有效地探索环境，避免陷入局部最优。与纯符号方法相比，H^2RL可以处理连续状态空间和动作空间，具有更强的泛化能力。

关键设计：逻辑选项的设计是H^2RL的关键。每个逻辑选项包含一个前提条件、一个目标条件和一个策略。前提条件描述了选项的适用范围，目标条件描述了选项要达到的目标，策略描述了如何执行选项。在预训练阶段，使用模仿学习来训练选项的策略。在微调阶段，使用PPO算法来优化策略网络，目标是最大化累积奖励。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，H^2RL在多个长时决策任务中取得了显著的性能提升。例如，在MiniGrid环境中，H^2RL的性能优于PPO、Symbolic Planner和Neuro-Symbolic Planner等基线方法。具体来说，H^2RL的平均奖励比PPO提高了20%以上，并且能够更快地学习到最优策略。此外，H^2RL还具有更强的鲁棒性，能够适应不同的环境变化。

🎯 应用场景

H^2RL方法具有广泛的应用前景，例如机器人导航、游戏AI、自动驾驶等领域。它可以帮助智能体在复杂环境中学习到高效的策略，完成各种任务。该方法尤其适用于需要长时决策和规划的任务，例如在复杂环境中寻找目标、执行复杂的动作序列等。未来，可以将H^2RL与其他技术相结合，例如知识图谱、迁移学习等，进一步提升智能体的能力。

📄 摘要（原文）

Deep reinforcement learning agents are often misaligned, as they over-exploit early reward signals. Recently, several symbolic approaches have addressed these challenges by encoding sparse objectives along with aligned plans. However, purely symbolic architectures are complex to scale and difficult to apply to continuous settings. Hence, we propose a hybrid approach, inspired by humans' ability to acquire new skills. We use a two-stage framework that injects symbolic structure into neural-based reinforcement learning agents without sacrificing the expressivity of deep policies. Our method, called Hybrid Hierarchical RL (H^2RL), introduces a logical option-based pretraining strategy to steer the learning policy away from short-term reward loops and toward goal-directed behavior while allowing the final policy to be refined via standard environment interaction. Empirically, we show that this approach consistently improves long-horizon decision-making and yields agents that outperform strong neural, symbolic, and neuro-symbolic baselines.