Offline Trajectory Optimization for Offline Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2404.10393v2 📥 PDF

作者: Ziqi Zhao, Zhaochun Ren, Liu Yang, Yunsen Liang, Fajie Yuan, Pengjie Ren, Zhumin Chen, jun Ma, Xin Xin

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-04-16 (更新: 2025-07-10)

备注: Accepted at SIGKDD 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出OTTO以解决离线强化学习中的数据增强问题

🎯 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 数据增强 模型不确定性 长时间模拟 世界变换器 轨迹优化 机器人控制 智能决策

📋 核心要点

  1. 现有的离线强化学习方法在数据增强上存在短期模拟效果有限和生成数据缺乏评估与修正的问题，导致增强数据质量低下。
  2. 本文提出的OTTO方法通过长时间模拟和模型不确定性评估来生成和修正增强数据，旨在提升离线强化学习的效果。
  3. 实验结果表明，OTTO在复杂环境中，如AntMaze，显著提升了代表性离线强化学习算法的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

离线强化学习旨在无需在线探索来学习策略。为扩大训练数据，基于模型的离线强化学习学习动态模型，以生成模拟数据并增强策略学习。然而，现有的数据增强方法存在短期模拟改进有限和缺乏对生成数据的评估与修正的问题，导致增强数据质量低下。本文提出了离线轨迹优化（OTTO），通过长时间模拟和模型不确定性来评估和修正增强数据。我们提出了一种变换器集成模型，称为世界变换器，用于预测环境状态动态和奖励函数。通过扰动离线数据中的动作生成长时间轨迹模拟，并引入基于不确定性的世界评估器来评估生成轨迹的置信度并修正低置信度数据。最后，将原始数据与修正后的增强数据结合训练离线强化学习算法。实验表明，OTTO能有效提升多种离线强化学习算法的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是离线强化学习中数据增强的低效问题，现有方法在短期模拟中改进有限，且缺乏对生成数据的有效评估与修正，导致增强数据的质量不高。

核心思路：OTTO的核心思路是通过长时间的模拟来生成数据，并利用模型的不确定性来评估和修正这些数据，从而提高数据的质量和有效性。

技术框架：OTTO的整体架构包括三个主要模块：世界变换器用于预测环境动态和奖励函数，基于不确定性的世界评估器用于评估生成轨迹的置信度，以及将原始数据与修正后的增强数据结合训练的离线强化学习算法。

关键创新：OTTO的关键创新在于引入了世界变换器集成模型和不确定性评估机制，使得生成的长时间轨迹能够得到有效的评估与修正，这与现有方法的短期模拟和缺乏评估的方式有本质区别。

关键设计：在技术细节上，OTTO使用了变换器架构来构建世界变换器，并设计了特定的损失函数来优化生成的轨迹，同时在不确定性评估中引入了置信度阈值来筛选低质量数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，OTTO在多个基准测试中显著提升了离线强化学习算法的性能，尤其是在复杂环境AntMaze中，相较于基线方法，性能提升幅度达到XX%，验证了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

OTTO的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，特别是在机器人控制、自动驾驶和游戏智能等需要高效策略学习的场景中。通过提升离线强化学习的性能，OTTO能够帮助实现更智能的决策系统，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Offline reinforcement learning (RL) aims to learn policies without online explorations. To enlarge the training data, model-based offline RL learns a dynamics model which is utilized as a virtual environment to generate simulation data and enhance policy learning. However, existing data augmentation methods for offline RL suffer from (i) trivial improvement from short-horizon simulation; and (ii) the lack of evaluation and correction for generated data, leading to low-qualified augmentation. In this paper, we propose offline trajectory optimization for offline reinforcement learning (OTTO). The key motivation is to conduct long-horizon simulation and then utilize model uncertainty to evaluate and correct the augmented data. Specifically, we propose an ensemble of Transformers, a.k.a. World Transformers, to predict environment state dynamics and the reward function. Three strategies are proposed to use World Transformers to generate long-horizon trajectory simulation by perturbing the actions in the offline data. Then, an uncertainty-based World Evaluator is introduced to firstly evaluate the confidence of the generated trajectories and then perform the correction for low-confidence data. Finally, we jointly use the original data with the corrected augmentation data to train an offline RL algorithm. OTTO serves as a plug-in module and can be integrated with existing model-free offline RL methods. Experiments on various benchmarks show that OTTO can effectively improve the performance of representative offline RL algorithms, including in complex environments with sparse rewards like AntMaze. Codes are available at https://github.com/ZiqiZhao1/OTTO.