Flow-based Policy With Distributional Reinforcement Learning in Trajectory Optimization

📄 arXiv: 2604.00977v1 📥 PDF

作者: Ruijie Hao, Longfei Zhang, Yang Dai, Yang Ma, Xingxing Liang, Guangquan Cheng

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-04-01

💡 一句话要点

提出基于Flow的策略与分布强化学习算法FP-DRL，提升轨迹优化中多模态策略的表达能力。

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 轨迹优化 Flow Matching 分布强化学习 多模态策略 机器人控制 MuJoCo

📋 核心要点

  1. 传统强化学习算法通常使用对角高斯分布参数化策略，难以捕捉多模态分布，限制了在多解问题中的表现。
  2. FP-DRL算法利用Flow Matching建模策略，兼顾计算效率和复杂分布拟合能力，并采用分布强化学习优化回报分布。
  3. 在MuJoCo基准测试中，FP-DRL算法在多数控制任务上达到SOTA性能，验证了Flow策略的优越表达能力。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)在解决复杂的控制和决策任务中已被证明非常有效。然而，在大多数传统RL算法中，策略通常被参数化为对角高斯分布，这限制了策略捕获多模态分布的能力，使其难以覆盖多解问题中的所有最优解，并且回报被简化为平均值，失去了其多模态特性，从而为策略更新提供的指导不足。针对这些问题，我们提出了一种名为基于Flow的策略与分布强化学习(FP-DRL)的RL算法。该算法使用Flow Matching来建模策略，Flow Matching既具有计算效率又具有拟合复杂分布的能力。此外，它采用分布强化学习方法来建模和优化整个回报分布，从而更有效地指导多模态策略更新并提高智能体性能。在MuJoCo基准测试上的实验表明，FP-DRL算法在大多数MuJoCo控制任务中实现了最先进(SOTA)的性能，同时表现出Flow策略的卓越表示能力。

🔬 方法详解

问题定义：传统强化学习方法在轨迹优化问题中，通常使用高斯分布来表示策略，这限制了策略表达复杂、多模态分布的能力。尤其是在存在多个可行解的场景下，高斯策略难以覆盖所有最优解，导致性能下降。此外，传统方法通常只关注期望回报，忽略了回报分布的形状，损失了有用的信息。

核心思路：FP-DRL的核心思路是利用Flow Matching来建模策略，从而能够表达更复杂的分布，包括多模态分布。同时，采用分布强化学习来建模和优化回报的完整分布，而不是仅仅关注期望回报。通过结合这两种技术，FP-DRL能够更有效地探索和利用环境，从而提高性能。

技术框架：FP-DRL算法的整体框架可以概括为以下几个步骤：1. 使用Flow Matching网络来参数化策略，该网络将一个简单的先验分布（如高斯分布）转换为一个复杂的策略分布。2. 使用分布强化学习算法（如C51或QR-DQN）来估计回报的分布。3. 使用估计的回报分布来更新Flow Matching网络的参数，目标是最大化期望回报。4. 在训练过程中，智能体与环境交互，收集经验数据，并使用这些数据来更新策略和价值函数。

关键创新：FP-DRL的关键创新在于将Flow Matching和分布强化学习结合起来。Flow Matching提供了一种有效的方式来建模复杂策略分布，而分布强化学习则提供了更丰富的回报信息，从而可以更有效地指导策略更新。这种结合使得FP-DRL能够更好地处理多模态问题，并取得更好的性能。

关键设计：Flow Matching网络的设计至关重要，需要选择合适的Flow架构（如Continuous Normalizing Flows）和训练方法。分布强化学习方面，需要选择合适的分布表示方法（如离散分布或分位数）和损失函数（如KL散度或Wasserstein距离）。此外，探索策略的选择也很重要，可以使用ε-greedy或高斯噪声等方法来增加探索的随机性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FP-DRL算法在MuJoCo基准测试中取得了显著的性能提升。在多个控制任务上，FP-DRL达到了SOTA水平，超过了传统的强化学习算法，如PPO和SAC。例如，在HalfCheetah任务上，FP-DRL的平均回报显著高于其他算法。实验还验证了Flow策略的优越表达能力，能够更好地捕捉多模态策略分布。

🎯 应用场景

FP-DRL算法具有广泛的应用前景，例如机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。在机器人控制中，可以用于学习复杂的运动技能，如抓取、行走和操作。在自动驾驶中，可以用于规划安全和高效的行驶轨迹。在游戏AI中，可以用于创建更智能和更具挑战性的游戏角色。该研究的实际价值在于提升复杂控制任务的性能和鲁棒性，未来可能推动相关领域的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) has proven highly effective in addressing complex control and decision-making tasks. However, in most traditional RL algorithms, the policy is typically parameterized as a diagonal Gaussian distribution, which constrains the policy from capturing multimodal distributions, making it difficult to cover the full range of optimal solutions in multi-solution problems, and the return is reduced to a mean value, losing its multimodal nature and thus providing insufficient guidance for policy updates. In response to these problems, we propose a RL algorithm termed flow-based policy with distributional RL (FP-DRL). This algorithm models the policy using flow matching, which offers both computational efficiency and the capacity to fit complex distributions. Additionally, it employs a distributional RL approach to model and optimize the entire return distribution, thereby more effectively guiding multimodal policy updates and improving agent performance. Experimental trails on MuJoCo benchmarks demonstrate that the FP-DRL algorithm achieves state-of-the-art (SOTA) performance in most MuJoCo control tasks while exhibiting superior representation capability of the flow policy.