Personalized Path Recourse for Reinforcement Learning Agents

📄 arXiv: 2312.08724v3 📥 PDF

作者: Dat Hong, Tong Wang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-12-14 (更新: 2024-11-03)

💡 一句话要点

提出个性化路径补救方法，为强化学习智能体生成目标导向的相似行为路径。

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

关键词: 强化学习 路径规划 行为补救 个性化学习 奖励函数 智能体建模

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在改进强化学习智能体行为的同时，兼顾与原始行为的相似性和个性化需求。
  2. 论文提出个性化路径补救方法，通过奖励函数引导智能体生成既能达成目标、又与原始行为相似且个性化的新路径。
  3. 实验结果表明，该模型不仅能有效改进结果，还能适应不同智能体的行为模式，具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为“个性化路径补救”（Personalized Path Recourse）的新方法，旨在为强化学习智能体生成补救路径。该方法的核心是编辑给定的动作路径，以实现期望的目标（例如，相比于智能体的原始路径，获得更好的结果），同时确保与智能体的原始路径高度相似，并根据智能体的行为模式进行个性化定制。个性化是指新路径在多大程度上根据智能体策略函数中观察到的行为模式进行调整。我们训练一个个性化的补救智能体来生成这种个性化的路径，这些路径是通过考虑目标、相似性和个性化的奖励函数获得的。该方法适用于强化学习和监督学习环境，用于纠正或改进动作序列或数据序列，以实现预定目标。该方法在各种设置下进行了评估。实验表明，我们的模型不仅可以补救以获得更好的结果，还可以适应不同智能体的行为。

🔬 方法详解

问题定义：现有强化学习智能体在执行任务时，可能由于各种原因（如探索不足、环境变化等）导致次优行为。如何对智能体的行为路径进行修正，使其达到预期的目标（例如更高的奖励），同时尽可能保持与原始行为的相似性，并根据智能体的特性进行个性化调整，是一个具有挑战性的问题。

核心思路：论文的核心思路是训练一个“个性化补救智能体”，该智能体能够根据原始路径、目标和智能体的个性化特征，生成一条新的、改进的路径。这种方法的核心在于设计一个合适的奖励函数，该奖励函数同时考虑了目标达成情况、与原始路径的相似性以及个性化程度。

技术框架：整体框架包含以下几个关键部分：1) 原始智能体：负责生成原始的动作路径。2) 个性化补救智能体：负责接收原始路径、目标和智能体特征，并生成新的补救路径。3) 奖励函数：用于评估补救路径的质量，包括目标达成情况、与原始路径的相似性以及个性化程度。训练过程中，通过最大化奖励函数来优化补救智能体的策略。

关键创新：该方法最重要的创新点在于引入了“个性化”的概念，即补救路径的生成不仅考虑了目标和相似性，还考虑了智能体自身的行为模式。这种个性化是通过学习智能体的策略函数来实现的，使得补救路径更符合智能体的行为习惯，从而更容易被接受和执行。

关键设计：奖励函数的设计是关键。通常包含三部分：目标奖励（衡量补救路径是否达到了预期的目标）、相似性奖励（衡量补救路径与原始路径的相似程度）和个性化奖励（衡量补救路径是否符合智能体的行为模式）。具体实现中，可以使用不同的距离度量方法来衡量路径的相似性，例如编辑距离或动态时间规整（DTW）。个性化奖励可以通过学习智能体的策略函数，并计算补救路径的动作概率来实现。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个任务中均取得了显著的性能提升。与基线方法相比，该方法生成的补救路径不仅能够更好地达成目标，而且与原始路径的相似度更高，更符合智能体的个性化特征。具体的性能数据（例如奖励值的提升幅度、相似度指标等）在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用前景，例如在机器人控制领域，可以用于纠正机器人的错误动作，提高任务完成的成功率；在游戏AI领域，可以用于改进AI的策略，使其更具挑战性和趣味性；在推荐系统领域，可以用于生成更符合用户偏好的推荐序列。此外，该方法还可以应用于教育领域，为学生提供个性化的学习路径建议。

📄 摘要（原文）

This paper introduces Personalized Path Recourse, a novel method that generates recourse paths for a reinforcement learning agent. The goal is to edit a given path of actions to achieve desired goals (e.g., better outcomes compared to the agent's original path) while ensuring a high similarity to the agent's original paths and being personalized to the agent. Personalization refers to the extent to which the new path is tailored to the agent's observed behavior patterns from their policy function. We train a personalized recourse agent to generate such personalized paths, which are obtained using reward functions that consider the goal, similarity, and personalization. The proposed method is applicable to both reinforcement learning and supervised learning settings for correcting or improving sequences of actions or sequences of data to achieve a pre-determined goal. The method is evaluated in various settings. Experiments show that our model not only recourses for a better outcome but also adapts to different agents' behavior.