Goal Exploration via Adaptive Skill Distribution for Goal-Conditioned Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2404.12999v1 📥 PDF

作者: Lisheng Wu, Ke Chen

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-04-19

💡 一句话要点

提出GEASD框架以提升目标条件强化学习的探索效率

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

关键词: 目标条件强化学习 探索效率 自适应技能分布 环境结构 深度探索 局部熵优化 机器人导航 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 核心问题：目标条件强化学习在长时间跨度和稀疏奖励任务中的探索效率低下，现有方法未能有效利用环境结构。
  2. 方法要点：提出GEASD框架，通过自适应技能分布优化局部熵，增强目标扩展行为，促进深度探索。
  3. 实验或效果：实验表明，自适应技能分布在探索效率上显著优于均匀技能分布，并在未见任务中表现出良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

探索效率在目标条件强化学习（GCRL）任务中面临重大挑战，尤其是在长时间跨度和稀疏奖励的情况下。现有方法的主要限制在于代理无法利用环境的结构模式。本文提出了一种新颖的框架GEASD，通过自适应技能分布捕捉这些模式，优化了在上下文范围内实现目标的局部熵，增强了目标扩展行为，促进了在包含熟悉结构模式的状态中的深度探索。实验结果显示，与均匀技能分布相比，自适应技能分布显著提高了探索效率，并在具有相似局部结构的未见任务中展现出强大的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决目标条件强化学习（GCRL）中的探索效率问题，尤其是在长时间跨度和稀疏奖励的任务中，现有方法无法有效利用环境的结构模式，导致探索效率低下。

核心思路：提出GEASD框架，通过自适应技能分布来捕捉环境的结构模式，优化局部熵，从而增强目标扩展行为，促进深度探索。这种设计旨在提高代理在复杂环境中的学习效率。

技术框架：GEASD框架主要包括以下几个模块：环境模式识别模块、自适应技能分布模块和目标扩展模块。环境模式识别模块负责分析环境结构，自适应技能分布模块根据识别结果调整技能分布，目标扩展模块则利用优化后的技能进行深度探索。

关键创新：GEASD的关键创新在于引入自适应技能分布，通过优化局部熵来提升探索效率。这一方法与传统的均匀技能分布方法本质上不同，后者未能充分利用环境的结构信息。

关键设计：在设计中，关键参数包括技能分布的调整策略和局部熵的计算方式。此外，损失函数的设计也考虑了探索效率与学习效率之间的平衡，以确保代理能够在复杂环境中有效学习。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用自适应技能分布的GEASD框架相比均匀技能分布在探索效率上提升了显著的性能，具体表现为在多个任务中实现了更快的目标达成率和更高的探索覆盖率，验证了其有效性。

🎯 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、游戏智能体等需要高效探索的场景。通过提升探索效率，GEASD框架能够加速智能体在复杂环境中的学习过程，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Exploration efficiency poses a significant challenge in goal-conditioned reinforcement learning (GCRL) tasks, particularly those with long horizons and sparse rewards. A primary limitation to exploration efficiency is the agent's inability to leverage environmental structural patterns. In this study, we introduce a novel framework, GEASD, designed to capture these patterns through an adaptive skill distribution during the learning process. This distribution optimizes the local entropy of achieved goals within a contextual horizon, enhancing goal-spreading behaviors and facilitating deep exploration in states containing familiar structural patterns. Our experiments reveal marked improvements in exploration efficiency using the adaptive skill distribution compared to a uniform skill distribution. Additionally, the learned skill distribution demonstrates robust generalization capabilities, achieving substantial exploration progress in unseen tasks containing similar local structures.