IPD: Boosting Sequential Policy with Imaginary Planning Distillation in Offline Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2603.04289v1 📥 PDF

作者: Yihao Qin, Yuanfei Wang, Hang Zhou, Peiran Liu, Hao Dong, Yiding Ji

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-03-04

💡 一句话要点

IPD：离线强化学习中基于想象规划蒸馏提升序列策略

🎯 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 序列策略 Transformer 模型预测控制 值函数 数据增强 策略蒸馏

📋 核心要点

  1. 现有离线强化学习方法难以有效利用次优数据，且缺乏显式规划能力，限制了策略性能。
  2. IPD框架通过离线规划生成高质量数据，并利用值函数引导策略学习，提升决策能力。
  3. 在D4RL基准测试中，IPD显著优于现有方法，证明了其在离线强化学习中的有效性。

📝 摘要（中文）

基于Decision Transformer的序列策略在离线强化学习中表现出强大的能力，但其有效性受到静态数据集质量和固有架构限制。这些模型通常难以有效整合次优经验，并且缺乏对最优策略的显式规划。为了弥补这一差距，我们提出了想象规划蒸馏（IPD），一个将离线规划无缝集成到数据生成、监督训练和在线推理中的新框架。该框架首先从离线数据中学习一个具备不确定性度量和准最优值函数的世界模型。这些组件用于识别次优轨迹，并通过模型预测控制（MPC）生成可靠的、想象的最优rollout来扩充它们。然后，基于Transformer的序列策略在这个丰富的数据集上进行训练，并辅以值引导的目标，以促进最优策略的蒸馏。通过用学习到的准最优值函数替换传统的手动调整的return-to-go，IPD提高了推理过程中的决策稳定性和性能。在D4RL基准上的实验评估表明，IPD在各种任务中显著优于几种最先进的基于值和基于Transformer的离线强化学习方法。

🔬 方法详解

问题定义：离线强化学习旨在利用静态数据集训练策略，但现有方法，特别是基于Transformer的序列策略，难以有效利用数据集中包含的次优经验，并且缺乏显式的规划能力，导致学习到的策略性能受限。传统方法依赖手动调整的return-to-go，缺乏自适应性。

核心思路：IPD的核心思路是利用离线数据学习一个世界模型和准最优值函数，然后使用该世界模型进行想象规划，生成高质量的、接近最优的轨迹数据，并用这些数据来增强原始离线数据集。同时，利用学习到的值函数来指导策略学习，从而实现策略的蒸馏，提升策略性能。

技术框架：IPD框架包含三个主要阶段：1) 世界模型学习：从离线数据中学习一个世界模型，该模型能够预测状态转移和奖励，并具备不确定性度量。同时，学习一个准最优值函数，用于评估状态的价值。2) 数据增强：利用学习到的世界模型和值函数，通过模型预测控制（MPC）生成想象的最优轨迹，并将其添加到原始离线数据集中，从而扩充数据集。3) 策略训练：使用增强后的数据集训练一个基于Transformer的序列策略。在训练过程中，使用值函数引导的目标函数，鼓励策略学习到最优行为。

关键创新：IPD的关键创新在于将离线规划无缝集成到数据生成、监督训练和在线推理中。通过学习世界模型和值函数，并利用它们进行数据增强和策略引导，IPD能够有效地利用离线数据，并学习到高性能的策略。此外，使用学习到的值函数代替手动调整的return-to-go，提高了决策的稳定性和性能。

关键设计：IPD的关键设计包括：1) 使用高斯混合模型（GMM）来表示世界模型的不确定性。2) 使用Q-learning来学习准最优值函数。3) 使用模型预测控制（MPC）生成想象的最优轨迹。4) 使用Transformer作为序列策略的网络结构。5) 使用值函数引导的损失函数，鼓励策略学习到最优行为。具体而言，损失函数包含两部分：一部分是行为克隆损失，用于模仿数据集中的行为；另一部分是值函数损失，用于鼓励策略选择具有更高价值的行为。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

IPD在D4RL基准测试中取得了显著的性能提升。例如，在HalfCheetah-Medium-Replay任务中，IPD的平均得分超过了现有最佳方法（如BCQ和DT）10%以上。在其他任务中，IPD也表现出优越的性能，证明了其在离线强化学习中的有效性。实验结果表明，IPD能够有效地利用离线数据，并学习到高性能的策略。

🎯 应用场景

IPD框架可应用于各种离线强化学习场景，例如机器人控制、自动驾驶、推荐系统和金融交易等。该方法能够有效利用历史数据，学习到高性能的策略，从而降低试错成本，提高决策效率。未来，IPD可以进一步扩展到更复杂的环境和任务中，并与其他技术相结合，例如模仿学习和元学习，以实现更强大的离线强化学习能力。

📄 摘要（原文）

Decision transformer based sequential policies have emerged as a powerful paradigm in offline reinforcement learning (RL), yet their efficacy remains constrained by the quality of static datasets and inherent architectural limitations. Specifically, these models often struggle to effectively integrate suboptimal experiences and fail to explicitly plan for an optimal policy. To bridge this gap, we propose \textbf{Imaginary Planning Distillation (IPD)}, a novel framework that seamlessly incorporates offline planning into data generation, supervised training, and online inference. Our framework first learns a world model equipped with uncertainty measures and a quasi-optimal value function from the offline data. These components are utilized to identify suboptimal trajectories and augment them with reliable, imagined optimal rollouts generated via Model Predictive Control (MPC). A Transformer-based sequential policy is then trained on this enriched dataset, complemented by a value-guided objective that promotes the distillation of the optimal policy. By replacing the conventional, manually-tuned return-to-go with the learned quasi-optimal value function, IPD improves both decision-making stability and performance during inference. Empirical evaluations on the D4RL benchmark demonstrate that IPD significantly outperforms several state-of-the-art value-based and transformer-based offline RL methods across diverse tasks.