Federated Offline Reinforcement Learning: Collaborative Single-Policy Coverage Suffices

📄 arXiv: 2402.05876v1 📥 PDF

作者: Jiin Woo, Laixi Shi, Gauri Joshi, Yuejie Chi

分类: cs.LG, cs.MA, stat.ML

发布日期: 2024-02-08

💡 一句话要点

提出FedLCB-Q以解决离线强化学习中的协作问题

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

关键词: 离线强化学习 联邦学习 Q学习 样本复杂度 多代理系统

📋 核心要点

  1. 现有的离线强化学习方法在数据收集和利用上面临挑战，尤其是在多代理环境中。
  2. 本文提出的FedLCB-Q算法通过协作利用多个代理的离线数据集，优化了Q学习过程。
  3. 实验结果表明，FedLCB-Q在样本复杂度上几乎与单代理方法相当，并且通信效率高。

📝 摘要（中文）

离线强化学习（RL）旨在利用离线数据学习最优策略，因其在在线数据收集不可行或成本高昂的关键应用中备受关注。本文探讨了联邦学习在离线RL中的优势，旨在协同利用多个代理的离线数据集。我们设计了FedLCB-Q，这是一种针对联邦离线RL的无模型Q学习算法变体。FedLCB-Q通过新颖的学习率调度更新代理的局部Q函数，并通过重要性平均和精心设计的悲观惩罚项在中央服务器上聚合这些函数。我们的样本复杂度分析表明，在适当选择参数和同步调度的情况下，FedLCB-Q在代理数量上实现线性加速，且不需要高质量的单个代理数据集，只要局部数据集共同覆盖最优策略访问的状态-动作空间，强调了联邦设置中的协作力量。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是在多代理环境中如何有效利用离线数据进行强化学习的问题。现有方法往往依赖于高质量的单个代理数据集，限制了其应用场景。

核心思路：FedLCB-Q算法通过协作学习的方式，允许多个代理共同利用其离线数据集，从而提高学习效率和样本利用率。设计中引入了重要性平均和悲观惩罚机制，以增强学习的稳定性和收敛性。

技术框架：FedLCB-Q的整体架构包括局部Q函数更新、中央服务器聚合和学习率调度三个主要模块。每个代理独立更新其Q函数，然后将更新结果发送至中央服务器进行聚合。

关键创新：FedLCB-Q的主要创新在于其能够在不需要高质量数据集的情况下，通过协作覆盖状态-动作空间，显著提高样本复杂度的表现。这与传统方法依赖单一高质量数据集的思路形成鲜明对比。

关键设计：在算法设计中，选择了合适的学习率调度策略，并引入了悲观惩罚项，以防止过度乐观的更新。此外，通信轮次的设计使得其与时间步长呈线性关系，优化了通信效率。

📊 实验亮点

实验结果显示，FedLCB-Q在样本复杂度上几乎与单代理方法相当，且在代理数量增加时实现了线性加速。通信轮次仅与时间步长呈线性关系，表明其在实际应用中的高效性和可行性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗、金融和自动驾驶等需要离线数据学习的场景。在这些领域，数据收集成本高昂或不可行，FedLCB-Q能够有效利用分散的离线数据，提升决策质量和效率。未来，该方法有望推动更多协作学习的应用，促进智能系统的普遍发展。

📄 摘要（原文）

Offline reinforcement learning (RL), which seeks to learn an optimal policy using offline data, has garnered significant interest due to its potential in critical applications where online data collection is infeasible or expensive. This work explores the benefit of federated learning for offline RL, aiming at collaboratively leveraging offline datasets at multiple agents. Focusing on finite-horizon episodic tabular Markov decision processes (MDPs), we design FedLCB-Q, a variant of the popular model-free Q-learning algorithm tailored for federated offline RL. FedLCB-Q updates local Q-functions at agents with novel learning rate schedules and aggregates them at a central server using importance averaging and a carefully designed pessimistic penalty term. Our sample complexity analysis reveals that, with appropriately chosen parameters and synchronization schedules, FedLCB-Q achieves linear speedup in terms of the number of agents without requiring high-quality datasets at individual agents, as long as the local datasets collectively cover the state-action space visited by the optimal policy, highlighting the power of collaboration in the federated setting. In fact, the sample complexity almost matches that of the single-agent counterpart, as if all the data are stored at a central location, up to polynomial factors of the horizon length. Furthermore, FedLCB-Q is communication-efficient, where the number of communication rounds is only linear with respect to the horizon length up to logarithmic factors.