Reinforcement Learning from Delayed Observations via World Models

📄 arXiv: 2403.12309v2 📥 PDF

作者: Armin Karamzade, Kyungmin Kim, Montek Kalsi, Roy Fox

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-03-18 (更新: 2024-06-26)

💡 一句话要点

提出世界模型以解决延迟观察的强化学习问题

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

关键词: 强化学习 世界模型 延迟观察 部分可观察性 马尔可夫决策过程 视觉控制 动态学习

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法通常假设即时反馈，但在实际应用中，观察延迟会导致性能下降。
  2. 本文提出利用世界模型来处理延迟观察，通过将延迟POMDP转化为延迟MDP来应对部分可观察性。
  3. 实验结果显示，所提方法在某些场景下比传统模型方法性能提升达250%，并首次在视觉延迟环境中进行评估。

📝 摘要（中文）

在标准的强化学习设置中，智能体通常假设在采取行动后能立即获得反馈。然而，实际情况中，由于物理限制，这一假设可能不成立，从而显著影响学习算法的性能。本文针对部分可观察环境中的观察延迟问题，提出利用世界模型来处理观察延迟。通过将延迟的部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）简化为延迟的马尔可夫决策过程（MDP），我们的算法能够有效应对部分可观察性问题。实验结果表明，我们的方法在某些情况下的性能比简单的基于模型的方法提升了多达250%。此外，我们首次在视觉延迟环境中评估了延迟感知的强化学习连续控制，展示了该领域的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在部分可观察环境中，由于观察延迟导致的强化学习性能下降问题。现有方法在面对观察延迟时，通常表现出次优性能或快速退化。

核心思路：论文的核心思路是利用世界模型来整合过去的观察和学习动态，从而有效处理观察延迟。通过将延迟的POMDP转化为延迟的MDP，能够更好地应对部分可观察性带来的挑战。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先是世界模型的构建，利用历史观察数据来学习环境动态；其次是将延迟POMDP转化为延迟MDP的过程；最后是基于转化后的MDP进行强化学习训练。

关键创新：最重要的技术创新在于将延迟的POMDP问题有效转化为MDP问题，利用世界模型的优势来提升学习效率和性能。这一方法在处理部分可观察性时，与现有方法相比具有本质的区别。

关键设计：在模型设计中，关键参数包括世界模型的训练方式、延迟处理机制以及损失函数的选择。此外，网络结构采用了适应性设计，以便更好地捕捉环境动态和延迟特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在处理延迟观察时，性能比传统的基于模型的方法提升了多达250%。此外，首次在视觉延迟环境中进行评估，展示了延迟感知强化学习的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、游戏AI等需要实时决策的场景。通过有效处理观察延迟，能够提升智能体在复杂环境中的学习能力和决策质量，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In standard reinforcement learning settings, agents typically assume immediate feedback about the effects of their actions after taking them. However, in practice, this assumption may not hold true due to physical constraints and can significantly impact the performance of learning algorithms. In this paper, we address observation delays in partially observable environments. We propose leveraging world models, which have shown success in integrating past observations and learning dynamics, to handle observation delays. By reducing delayed POMDPs to delayed MDPs with world models, our methods can effectively handle partial observability, where existing approaches achieve sub-optimal performance or degrade quickly as observability decreases. Experiments suggest that one of our methods can outperform a naive model-based approach by up to 250%. Moreover, we evaluate our methods on visual delayed environments, for the first time showcasing delay-aware reinforcement learning continuous control with visual observations.