DiffStitch: Boosting Offline Reinforcement Learning with Diffusion-based Trajectory Stitching

📄 arXiv: 2402.02439v2 📥 PDF

作者: Guanghe Li, Yixiang Shan, Zhengbang Zhu, Ting Long, Weinan Zhang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-02-04 (更新: 2024-02-22)

💡 一句话要点

提出DiffStitch以解决离线强化学习中轨迹连接问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 离线强化学习 轨迹拼接 扩散模型 数据增强 策略优化 机器人控制 游戏智能体

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的离线强化学习算法在面对有限的最优轨迹时，难以有效过渡到高奖励区域，导致学习性能受限。
  2. 方法要点：DiffStitch通过扩散机制生成轨迹拼接过渡，连接低奖励与高奖励轨迹，从而形成全局最优轨迹。
  3. 实验或效果：在D4RL数据集上，DiffStitch显著提升了多种强化学习方法的性能，尤其在IQL和TD3+BC等方法中表现突出。

📝 摘要（中文）

在离线强化学习中，学习到的策略性能高度依赖于离线数据集的质量。然而，许多情况下，离线数据集仅包含有限的最优轨迹，这对离线强化学习算法构成挑战，因为代理需要具备过渡到高奖励区域的能力。为了解决这一问题，本文提出了一种新颖的基于扩散的轨迹拼接方法DiffStitch，该方法系统性地生成轨迹之间的拼接过渡。DiffStitch有效地将低奖励轨迹与高奖励轨迹连接起来，形成全局最优轨迹，以应对离线强化学习算法面临的挑战。在D4RL数据集上的实证实验表明，DiffStitch在多种强化学习方法中均表现出有效性，尤其在单步方法（IQL）、模仿学习方法（TD3+BC）和轨迹优化方法（DT）中显著提升了性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线强化学习中由于数据集包含有限的最优轨迹而导致的学习性能不足的问题。现有方法在缺乏足够高质量轨迹的情况下，难以有效引导代理学习到高奖励区域。

核心思路：DiffStitch的核心思想是利用扩散模型生成轨迹之间的拼接过渡，系统性地连接低奖励轨迹与高奖励轨迹，从而形成全局最优轨迹。这种设计使得代理能够更好地探索奖励空间，提高学习效率。

技术框架：DiffStitch的整体架构包括数据预处理、轨迹拼接生成和策略优化三个主要模块。首先，对原始轨迹进行分析和处理，然后通过扩散模型生成拼接过渡，最后利用生成的轨迹进行策略优化。

关键创新：DiffStitch的主要创新在于引入了扩散机制用于轨迹拼接，这与传统的轨迹生成方法有本质区别。通过有效连接不同奖励水平的轨迹，DiffStitch能够生成更具代表性的训练数据，从而提升学习效果。

关键设计：在DiffStitch中，关键设计包括扩散模型的参数设置、拼接过渡的生成策略以及损失函数的设计。具体而言，模型通过优化拼接过渡的质量，确保生成的轨迹在奖励空间中具有较高的连贯性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，DiffStitch在D4RL数据集上显著提升了多种强化学习方法的性能。例如，在IQL方法中，使用DiffStitch后性能提升幅度达到XX%，在TD3+BC方法中提升幅度达到YY%，显示出其在离线强化学习中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、游戏智能体和自动驾驶等。通过提升离线强化学习的性能，DiffStitch能够帮助这些领域的智能体更好地学习复杂任务，提高决策效率和准确性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In offline reinforcement learning (RL), the performance of the learned policy highly depends on the quality of offline datasets. However, in many cases, the offline dataset contains very limited optimal trajectories, which poses a challenge for offline RL algorithms as agents must acquire the ability to transit to high-reward regions. To address this issue, we introduce Diffusion-based Trajectory Stitching (DiffStitch), a novel diffusion-based data augmentation pipeline that systematically generates stitching transitions between trajectories. DiffStitch effectively connects low-reward trajectories with high-reward trajectories, forming globally optimal trajectories to address the challenges faced by offline RL algorithms. Empirical experiments conducted on D4RL datasets demonstrate the effectiveness of DiffStitch across RL methodologies. Notably, DiffStitch demonstrates substantial enhancements in the performance of one-step methods (IQL), imitation learning methods (TD3+BC), and trajectory optimization methods (DT).