Gradient Informed Proximal Policy Optimization

📄 arXiv: 2312.08710v1 📥 PDF

作者: Sanghyun Son, Laura Yu Zheng, Ryan Sullivan, Yi-Ling Qiao, Ming C. Lin

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-12-14

备注: 27 pages, NeurIPS 2023 Conference

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出梯度指导的近端策略优化算法，提升强化学习在可微环境中的性能

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

关键词: 强化学习 近端策略优化 解析梯度 可微环境 策略学习 自适应调整 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在可微环境中未能充分利用解析梯度信息，导致学习效率低下。
  2. 论文提出一种梯度指导的近端策略优化（GIPPO）算法，通过引入α-策略自适应地融合解析梯度。
  3. 实验表明，GIPPO在函数优化、物理模拟和交通控制等任务中显著优于传统PPO算法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的策略学习方法，该方法将来自可微环境的解析梯度与近端策略优化（PPO）算法相结合。为了将解析梯度整合到PPO框架中，我们引入了α-策略的概念，该策略代表局部最优策略。通过自适应地修改α值，我们可以有效地管理学习过程中解析策略梯度的影响。为此，我们提出了用于评估解析梯度方差和偏差的指标，从而在检测到高方差或偏差时减少对这些梯度的依赖。我们提出的方法在各种场景中优于基线算法，例如函数优化、物理模拟和交通控制环境。我们的代码可以在网上找到：https://github.com/SonSang/gippo。

🔬 方法详解

问题定义：现有的强化学习算法，如PPO，在与可微环境交互时，通常只使用采样得到的经验数据来更新策略，而忽略了环境中可用的解析梯度信息。这些解析梯度可以提供更准确的策略改进方向，但直接使用可能导致策略不稳定，尤其是在梯度方差或偏差较高时。因此，如何有效地利用解析梯度信息来加速策略学习是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是引入一个α-策略，该策略是基于解析梯度计算得到的局部最优策略。通过自适应地调整α值，可以控制解析梯度对策略更新的影响程度。当解析梯度的方差或偏差较高时，降低α值，减少对解析梯度的依赖；反之，增加α值，更多地利用解析梯度信息。这种自适应调整机制可以平衡解析梯度的准确性和稳定性。

技术框架：GIPPO算法的整体框架与PPO类似，主要包括以下几个步骤：1) 使用当前策略与环境交互，收集经验数据；2) 计算解析梯度，并基于解析梯度构建α-策略；3) 使用PPO的目标函数，结合α-策略，更新当前策略；4) 评估解析梯度的方差和偏差，并自适应地调整α值。这个过程迭代进行，直到策略收敛。

关键创新：GIPPO算法的关键创新在于引入了α-策略和自适应α值调整机制。与直接使用解析梯度的方法相比，GIPPO可以更好地平衡解析梯度的准确性和稳定性，避免因梯度方差或偏差过高而导致的策略崩溃。与传统的PPO算法相比，GIPPO可以更有效地利用环境中的解析梯度信息，加速策略学习。

关键设计：α值的自适应调整是GIPPO算法的关键设计。论文提出了基于解析梯度方差和偏差的评估指标，并使用这些指标来动态调整α值。具体的调整策略未知，但其目标是当解析梯度的方差或偏差较高时，降低α值，反之则增加α值。此外，GIPPO算法还使用了PPO的裁剪目标函数，以保证策略更新的稳定性。

📊 实验亮点

实验结果表明，GIPPO算法在函数优化、物理模拟和交通控制等任务中均优于传统的PPO算法。例如，在某些任务中，GIPPO可以将学习速度提高数倍，并且能够达到更高的性能水平。这些结果验证了GIPPO算法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

GIPPO算法具有广泛的应用前景，尤其是在具有可微环境模型的控制任务中。例如，它可以应用于机器人控制、自动驾驶、交通控制、化学反应优化等领域。通过利用环境中的解析梯度信息，GIPPO可以显著提高强化学习算法的效率和性能，从而加速这些领域的智能化进程。

📄 摘要（原文）

We introduce a novel policy learning method that integrates analytical gradients from differentiable environments with the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm. To incorporate analytical gradients into the PPO framework, we introduce the concept of an α-policy that stands as a locally superior policy. By adaptively modifying the α value, we can effectively manage the influence of analytical policy gradients during learning. To this end, we suggest metrics for assessing the variance and bias of analytical gradients, reducing dependence on these gradients when high variance or bias is detected. Our proposed approach outperforms baseline algorithms in various scenarios, such as function optimization, physics simulations, and traffic control environments. Our code can be found online: https://github.com/SonSang/gippo.