Reward-Conditioned Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2603.05066v1 📥 PDF

作者: Michal Nauman, Marek Cygan, Pieter Abbeel

分类: cs.LG

发布日期: 2026-03-05

备注: preprint

💡 一句话要点

提出奖励条件强化学习，解决单智能体适应多奖励目标问题

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

关键词: 奖励条件强化学习 多目标学习 离线强化学习 策略泛化 奖励函数参数化

📋 核心要点

  1. 传统强化学习对奖励函数敏感，难以适应任务偏好变化，限制了其泛化能力。
  2. RCRL通过奖励参数化条件，使单个智能体学习并适应多个奖励目标，提升策略的灵活性。
  3. 实验表明，RCRL在多种任务中提升了性能，并能有效适应新的奖励参数化。

📝 摘要（中文）

强化学习智能体通常在单一、固定的奖励函数下训练，这使得它们对奖励函数的不准确性非常敏感，并限制了它们适应变化的任务偏好的能力。我们提出了奖励条件强化学习（RCRL），该框架训练单个智能体来优化一系列奖励规范，同时仅在一个标称目标下收集经验。RCRL将智能体置于奖励参数化条件下，并完全离线地从共享的回放数据中学习多个奖励目标，从而使单个策略能够代表特定于奖励的行为。在单任务、多任务和基于视觉的基准测试中，我们表明RCRL不仅提高了标称奖励参数化下的性能，而且能够有效地适应新的参数化。我们的结果表明，RCRL提供了一种可扩展的机制，用于学习稳健、可操纵的策略，而不会牺牲单任务训练的简单性。

🔬 方法详解

问题定义：传统强化学习方法通常针对单个固定奖励函数进行优化，这导致智能体难以适应奖励函数的变化或任务目标的不同偏好。当奖励函数定义不准确时，智能体的性能会显著下降，限制了其在实际应用中的泛化能力。现有方法难以在不重新训练的情况下适应新的奖励函数。

核心思路：RCRL的核心思想是将奖励函数本身作为智能体的输入条件，通过学习奖励函数与最优策略之间的映射关系，使智能体能够根据不同的奖励函数调整其行为。这种方法允许智能体在训练过程中接触到多个奖励函数，从而提高其对奖励函数变化的鲁棒性和适应性。

技术框架：RCRL的整体框架包括以下几个主要组成部分：1）环境交互模块：智能体与环境交互，并根据标称奖励函数收集经验数据。2）经验回放模块：将收集到的经验数据存储在共享的回放缓冲区中。3）奖励条件策略学习模块：从回放缓冲区中采样经验数据，并根据不同的奖励函数训练策略网络。策略网络以状态和奖励函数作为输入，输出动作。4）奖励函数采样模块：在训练过程中，从预定义的奖励函数分布中采样不同的奖励函数，用于训练策略网络。

关键创新：RCRL的关键创新在于将奖励函数作为策略网络的输入条件，从而使智能体能够学习多个奖励目标。与传统的强化学习方法相比，RCRL不需要为每个奖励函数单独训练一个智能体，而是通过一个共享的策略网络来表示所有奖励目标。这种方法大大提高了训练效率，并降低了存储成本。此外，RCRL采用离线学习的方式，可以从共享的回放数据中学习多个奖励目标，进一步提高了训练效率。

关键设计：RCRL的关键设计包括：1）奖励函数的表示方式：奖励函数可以通过参数化的方式表示，例如线性组合或神经网络。2）策略网络的结构：策略网络可以采用各种不同的结构，例如多层感知机或循环神经网络。3）损失函数：损失函数用于衡量策略网络的性能，例如策略梯度或Q学习。4）奖励函数采样策略：奖励函数可以从均匀分布或高斯分布中采样。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RCRL在单任务、多任务和基于视觉的基准测试中均取得了显著的性能提升。在标称奖励参数化下，RCRL的性能优于传统的强化学习方法。更重要的是，RCRL能够有效地适应新的奖励参数化，而无需重新训练。实验结果表明，RCRL提供了一种可扩展的机制，用于学习稳健、可操纵的策略，同时保持了单任务训练的简单性。

🎯 应用场景

RCRL具有广泛的应用前景，例如机器人控制、游戏AI和推荐系统。在机器人控制中，RCRL可以用于训练机器人完成不同的任务，例如抓取物体、导航和组装。在游戏AI中，RCRL可以用于训练游戏角色适应不同的游戏规则和目标。在推荐系统中，RCRL可以用于根据用户的不同偏好推荐不同的商品或服务。RCRL能够提升智能体在复杂环境下的适应性和泛化能力，具有重要的实际价值。

📄 摘要（原文）

RL agents are typically trained under a single, fixed reward function, which makes them brittle to reward misspecification and limits their ability to adapt to changing task preferences. We introduce Reward-Conditioned Reinforcement Learning (RCRL), a framework that trains a single agent to optimize a family of reward specifications while collecting experience under only one nominal objective. RCRL conditions the agent on reward parameterizations and learns multiple reward objectives from a shared replay data entirely off-policy, enabling a single policy to represent reward-specific behaviors. Across single-task, multi-task, and vision-based benchmarks, we show that RCRL not only improves performance under the nominal reward parameterization, but also enables efficient adaptation to new parameterizations. Our results demonstrate that RCRL provides a scalable mechanism for learning robust, steerable policies without sacrificing the simplicity of single-task training.