Reinforcement Learning with Anticipation: A Hierarchical Approach for Long-Horizon Tasks

📄 arXiv: 2509.05545v1 📥 PDF

作者: Yang Yu

分类: cs.LG

发布日期: 2025-09-06

💡 一句话要点

提出基于预期学习的强化学习框架，解决长时程任务中的层级策略学习问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 强化学习 分层强化学习 长时程任务 目标条件任务 预期学习

📋 核心要点

  1. 长时程目标条件任务是强化学习的难点，现有分层强化学习方法存在训练不稳定和缺乏理论保证的问题。
  2. 论文提出一种基于预期学习的强化学习框架（RLA），通过学习低级目标条件策略和高级预期模型来解决该问题。
  3. RLA框架基于价值几何一致性原则训练预期模型，并提供了理论证明，表明该方法在一定条件下可以收敛到全局最优策略。

📝 摘要（中文）

解决长时程目标条件任务仍然是强化学习（RL）中的一个重大挑战。分层强化学习（HRL）通过将任务分解为更易于管理的子任务来解决这个问题，但层级的自动发现以及多层策略的联合训练通常会受到不稳定性的影响，并且可能缺乏理论保证。在本文中，我们介绍了一种基于预期学习的强化学习（RLA）框架，该框架具有原则性和潜在的可扩展性，旨在解决这些限制。RLA智能体学习两个协同模型：一个低级的、目标条件策略，学习达到指定的子目标；以及一个高级的预期模型，它作为规划器，在通往最终目标的最佳路径上提出中间子目标。RLA的关键特征是预期模型的训练，该训练由价值几何一致性原则指导，并进行正则化以防止退化解。我们提出了RLA在各种条件下接近全局最优策略的证明，从而为长时程目标条件任务中的分层规划和执行建立了一种有原则且收敛的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决长时程目标条件任务中，传统强化学习方法难以有效学习的问题。现有分层强化学习方法虽然能将任务分解为子任务，但子任务层级的自动发现和多层策略的联合训练常常面临训练不稳定、收敛性差，以及缺乏理论保证等问题。

核心思路：论文的核心思路是引入一个“预期模型”，该模型在高层进行规划，预测达到最终目标所需的中间子目标。通过低层策略执行这些子目标，从而将长时程任务分解为一系列短时程任务。预期模型的训练基于价值几何一致性原则，确保其预测的子目标能够引导智能体朝着最优策略前进。

技术框架：RLA框架包含两个主要模块：低级目标条件策略和高级预期模型。低级策略学习如何达到指定的子目标，而高级预期模型则负责生成这些子目标。整个训练过程是迭代进行的：首先，低级策略通过标准的强化学习算法进行训练；然后，基于低级策略的性能，训练高级预期模型，使其能够预测更有利于达到最终目标的子目标。

关键创新：RLA的关键创新在于预期模型的训练方式。传统的层级强化学习方法通常采用启发式或模仿学习的方式训练高层策略，而RLA则基于价值几何一致性原则，通过最小化预测价值与实际价值之间的差异来训练预期模型。这种方法能够更有效地利用环境反馈，并避免了模仿学习中的偏差问题。

关键设计：预期模型的训练采用价值几何一致性损失函数，该损失函数鼓励预期模型预测的子目标能够最大化智能体在后续步骤中获得的累积奖励。此外，为了防止预期模型产生退化解（例如，总是预测相同的子目标），论文还引入了正则化项。具体的网络结构和参数设置取决于具体的任务环境，但通常采用深度神经网络来实现低级策略和高级预期模型。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了RLA框架的有效性。实验结果表明，RLA在多个长时程目标条件任务上取得了显著的性能提升，超过了现有的分层强化学习方法。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示，证明了RLA在解决长时程任务方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、游戏AI、自动驾驶等领域。例如，在机器人导航中，RLA可以帮助机器人规划出到达目标地点的最佳路径，并控制机器人执行相应的动作。在游戏AI中，RLA可以训练出更智能的游戏角色，使其能够更好地完成游戏任务。在自动驾驶领域，RLA可以用于车辆的路径规划和行为决策，提高自动驾驶系统的安全性和效率。

📄 摘要（原文）

Solving long-horizon goal-conditioned tasks remains a significant challenge in reinforcement learning (RL). Hierarchical reinforcement learning (HRL) addresses this by decomposing tasks into more manageable sub-tasks, but the automatic discovery of the hierarchy and the joint training of multi-level policies often suffer from instability and can lack theoretical guarantees. In this paper, we introduce Reinforcement Learning with Anticipation (RLA), a principled and potentially scalable framework designed to address these limitations. The RLA agent learns two synergistic models: a low-level, goal-conditioned policy that learns to reach specified subgoals, and a high-level anticipation model that functions as a planner, proposing intermediate subgoals on the optimal path to a final goal. The key feature of RLA is the training of the anticipation model, which is guided by a principle of value geometric consistency, regularized to prevent degenerate solutions. We present proofs that RLA approaches the globally optimal policy under various conditions, establishing a principled and convergent method for hierarchical planning and execution in long-horizon goal-conditioned tasks.