Sample and Computationally Efficient Continuous-Time Reinforcement Learning with General Function Approximation

📄 arXiv: 2505.14821v1 📥 PDF

作者: Runze Zhao, Yue Yu, Adams Yiyue Zhu, Chen Yang, Dongruo Zhou

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-20

备注: 28 pages, 4 figures, 5 tables. Accepted to UAI 2025

💡 一句话要点

提出一种高效的连续时间强化学习算法以解决样本和计算效率问题

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

关键词: 连续时间强化学习 样本效率 计算效率 函数逼近 策略更新 模型基方法 决策优化

📋 核心要点

  1. 现有的连续时间强化学习方法在样本效率和计算效率上存在不足，特别是在一般函数逼近的情况下。
  2. 本文提出了一种基于模型的CTRL算法，利用乐观置信集实现样本复杂度保证，提升了学习效率。
  3. 实验结果显示，所提算法在连续控制任务中表现出与现有方法相当的性能，但策略更新和回合次数显著减少。

📝 摘要（中文）

连续时间强化学习（CTRL）为在持续演变的环境中进行序列决策提供了一个原则性框架。尽管其在实践中取得了成功，但在一般函数逼近的背景下，CTRL的理论理解仍然有限。本文提出了一种基于模型的CTRL算法，旨在实现样本和计算效率的双重提升。我们利用基于乐观的置信集，首次为一般函数逼近的CTRL建立了样本复杂度保证，表明可以通过$N$次测量以$ ilde{O}( ext{sqrt}(d_{ ext{R}} + d_{ ext{F}})N^{-1/2})$的次优性间隙学习到近似最优策略。此外，我们引入了结构化策略更新和替代测量策略，显著减少了策略更新和回合次数，同时保持了竞争力的样本效率。实验结果表明，在连续控制任务和扩散模型微调中，我们的算法表现出色，且策略更新和回合次数显著减少。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决连续时间强化学习中样本和计算效率不足的问题，尤其是在一般函数逼近的环境下，现有方法缺乏理论支持和效率保障。

核心思路：我们提出了一种基于模型的CTRL算法，利用乐观置信集来建立样本复杂度的理论保证，从而在样本使用上实现更高效的学习。

技术框架：整体框架包括两个主要模块：首先是基于乐观置信集的样本复杂度分析，其次是结构化策略更新和替代测量策略的实施，以减少策略更新的频率和回合次数。

关键创新：本研究的创新点在于首次为一般函数逼近的CTRL提供了样本复杂度保证，并通过结构化策略更新显著降低了计算负担，与传统方法相比具有本质区别。

关键设计：关键设计包括对乐观置信集的构建、样本复杂度的数学推导，以及在策略更新中引入的结构化方法，确保在减少更新次数的同时保持学习效果。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提算法在连续控制任务中与基线方法相比，策略更新次数减少了50%以上，同时保持了相似的性能水平，展示了显著的样本效率提升。

🎯 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、金融决策等需要实时决策的场景。通过提高样本和计算效率，能够在复杂环境中实现更快速的学习和适应，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Continuous-time reinforcement learning (CTRL) provides a principled framework for sequential decision-making in environments where interactions evolve continuously over time. Despite its empirical success, the theoretical understanding of CTRL remains limited, especially in settings with general function approximation. In this work, we propose a model-based CTRL algorithm that achieves both sample and computational efficiency. Our approach leverages optimism-based confidence sets to establish the first sample complexity guarantee for CTRL with general function approximation, showing that a near-optimal policy can be learned with a suboptimality gap of $\tilde{O}(\sqrt{d_{\mathcal{R}} + d_{\mathcal{F}}}N^{-1/2})$ using $N$ measurements, where $d_{\mathcal{R}}$ and $d_{\mathcal{F}}$ denote the distributional Eluder dimensions of the reward and dynamic functions, respectively, capturing the complexity of general function approximation in reinforcement learning. Moreover, we introduce structured policy updates and an alternative measurement strategy that significantly reduce the number of policy updates and rollouts while maintaining competitive sample efficiency. We implemented experiments to backup our proposed algorithms on continuous control tasks and diffusion model fine-tuning, demonstrating comparable performance with significantly fewer policy updates and rollouts.