Model-Based Epistemic Variance of Values for Risk-Aware Policy Optimization

📄 arXiv: 2312.04386v3 📥 PDF

作者: Carlos E. Luis, Alessandro G. Bottero, Julia Vinogradska, Felix Berkenkamp, Jan Peters

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-12-07 (更新: 2024-09-17)

备注: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2302.12526

💡 一句话要点

提出Q-Uncertainty Soft Actor-Critic算法，用于风险感知的模型强化学习策略优化

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

关键词: 强化学习 模型学习 不确定性估计 风险感知 策略优化

📋 核心要点

  1. 现有方法通过不确定性贝尔曼方程（UBE）限制价值的后验方差，但过度近似导致探索效率低下。
  2. 提出一种新的UBE，其解收敛于真实的价值后验方差，从而降低表格探索问题中的遗憾。
  3. 基于UBE的近似，提出Q-Uncertainty Soft Actor-Critic（QU-SAC）算法，适用于风险敏感的策略优化，并在实验中表现出性能提升。

📝 摘要（中文）

本文研究了基于模型的强化学习中，如何量化预期累积奖励的不确定性问题。特别地，我们关注由马尔可夫决策过程（MDP）分布引起的价值方差的表征。先前的工作通过求解所谓的不确定性贝尔曼方程（UBE）来限制价值的后验方差，但这种过度近似可能导致低效的探索。我们提出了一种新的UBE，其解收敛于真实的价值后验方差，并在表格探索问题中带来更低的遗憾。我们识别了将UBE理论应用于表格问题之外的挑战，并提出了一个合适的近似。基于此近似，我们引入了一种通用的策略优化算法，即Q-Uncertainty Soft Actor-Critic（QU-SAC），只需进行最小的更改，即可应用于风险寻求或风险规避的策略优化。在线和离线强化学习的实验表明，与其他不确定性估计方法相比，性能有所提高。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决基于模型的强化学习中，如何准确量化预期累积奖励的不确定性，特别是MDP分布引起的价值方差的问题。现有方法，如使用不确定性贝尔曼方程（UBE）来估计价值的后验方差，存在过度近似的问题，导致探索效率低下，无法有效利用数据进行学习。

核心思路：论文的核心思路是提出一种新的UBE，其解能够更准确地收敛到真实的价值后验方差。通过更精确地估计不确定性，可以指导智能体进行更有效的探索，从而降低学习过程中的遗憾。此外，论文还提出了一个通用的策略优化算法QU-SAC，能够灵活地应用于风险寻求或风险规避的策略优化。

技术框架：QU-SAC算法基于Soft Actor-Critic（SAC）框架，并引入了不确定性估计模块。整体流程如下：1) 使用模型学习MDP的动态特性；2) 利用新的UBE计算价值函数的方差，作为不确定性的度量；3) 将不确定性信息融入到SAC的策略优化过程中，指导智能体进行探索；4) 通过在线或离线数据更新模型和策略。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个新的UBE，该UBE的解能够更准确地收敛到真实的价值后验方差。与现有方法相比，该UBE能够提供更精确的不确定性估计，从而指导智能体进行更有效的探索。此外，QU-SAC算法的通用性也是一个创新点，它可以通过简单的修改应用于风险寻求或风险规避的策略优化。

关键设计：新的UBE的设计是关键。具体来说，论文可能修改了UBE中的某些项，例如，通过引入更精确的方差估计或使用不同的正则化项，来避免过度近似。此外，QU-SAC算法中如何将不确定性信息融入到SAC的损失函数中也是一个关键设计。例如，可以将不确定性作为奖励的权重，或者将其添加到策略的熵正则化项中，以鼓励智能体探索不确定性高的区域。

📊 实验亮点

实验结果表明，QU-SAC算法在在线和离线强化学习任务中均优于其他不确定性估计方法。具体来说，QU-SAC算法在表格探索问题中实现了更低的遗憾，并且在连续控制任务中获得了更高的累积奖励。这些结果表明，该算法能够更有效地利用数据进行学习，并做出更明智的决策。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要风险感知的强化学习任务中，例如自动驾驶、机器人导航、金融交易等。在这些场景中，准确估计不确定性至关重要，可以帮助智能体做出更安全、更可靠的决策。例如，在自动驾驶中，可以利用该方法来评估不同驾驶策略的风险，并选择风险最低的策略。

📄 摘要（原文）

We consider the problem of quantifying uncertainty over expected cumulative rewards in model-based reinforcement learning. In particular, we focus on characterizing the variance over values induced by a distribution over Markov decision processes (MDPs). Previous work upper bounds the posterior variance over values by solving a so-called uncertainty Bellman equation (UBE), but the over-approximation may result in inefficient exploration. We propose a new UBE whose solution converges to the true posterior variance over values and leads to lower regret in tabular exploration problems. We identify challenges to apply the UBE theory beyond tabular problems and propose a suitable approximation. Based on this approximation, we introduce a general-purpose policy optimization algorithm, Q-Uncertainty Soft Actor-Critic (QU-SAC), that can be applied for either risk-seeking or risk-averse policy optimization with minimal changes. Experiments in both online and offline RL demonstrate improved performance compared to other uncertainty estimation methods.