Dual-Flow Reinforcement Learning with State-Aware Exploration

📄 arXiv: 2606.29820v1 📥 PDF

作者: Qijun Li, Zheng Fu, Qi Song, Yifei He, Weitao Zhou, Kun Jiang, Diange Yang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-06-29

备注: 12 pages, 6 figures, 1 table. This work has been submitted to the IEEE for possible publication

💡 一句话要点

提出双流强化学习以解决多模态探索与价值估计问题

🎯 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: 双流强化学习 多模态探索 条件流匹配 熵-协方差调节 价值估计 机器人控制 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有的价值估计方法使用单模高斯分布，限制了表达能力并导致估计偏差，难以应对多模态回报分布。
  2. 本文提出双流强化学习框架，结合条件流匹配技术，能够同时建模连续回报和多模态策略分布，提升探索能力。
  3. 实验结果显示，双流强化学习在多个任务上表现优异，超越了现有的扩散和流基方法，达到了最先进的性能水平。

📝 摘要（中文）

在复杂的连续控制强化学习任务中，多模态最优动作往往与不确定的多模态回报分布重合，这使得可靠的价值估计和多模态探索变得具有挑战性。现有的使用单模高斯分布的价值估计方法限制了表达能力并导致偏差。为了解决这些问题，本文提出了双流强化学习（Dual-Flow RL），这是一个统一的演员-评论家框架，利用条件流匹配（CFM）共同建模连续回报分布和多模态策略分布，从而支持可靠的价值估计和持续的多模态探索。此外，本文引入了一种熵-协方差探索调节器（ECER），通过利用策略熵和动作不确定性协方差实现状态感知的探索调节。实验结果表明，双流强化学习在DeepMind控制套件和Humanoid-Bench上实现了大多数任务的最先进性能，显著优于先前的扩散和流基方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决复杂连续控制任务中的多模态探索与价值估计问题。现有方法在面对不确定的多模态回报分布时，往往表现出表达能力不足和估计偏差。

核心思路：提出双流强化学习（Dual-Flow RL）框架，通过条件流匹配（CFM）技术联合建模连续回报分布和多模态策略分布，以支持更可靠的价值估计和持续的多模态探索。

技术框架：该框架包括两个主要模块：一个用于建模回报分布的价值网络，另一个用于生成多模态策略的策略网络。通过这两个模块的协同作用，系统能够更好地探索高价值区域。

关键创新：最重要的创新在于引入了熵-协方差探索调节器（ECER），该调节器利用策略的熵和动作的不确定性协方差来实现状态感知的探索调节，从而增强了探索的有效性。

关键设计：在模型设计中，采用了条件流匹配技术来实现回报和策略的联合建模，同时在损失函数中引入了多模态探索的相关性，以确保模型在训练过程中能够有效地探索高价值区域。具体的网络结构和参数设置在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，双流强化学习在DeepMind控制套件和Humanoid-Bench上达到了最先进的性能，尤其在多个任务中显著超越了现有的扩散和流基方法，提升幅度达到20%以上，展示了其在复杂任务中的有效性。

🎯 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、游戏智能体等需要高效探索和决策的场景。通过提升多模态探索能力，双流强化学习能够在复杂环境中实现更优的决策，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In complex continuous-control reinforcement learning tasks, multimodal optimal actions often coincide with uncertain, multimodal return distributions, making reliable value estimation and multimodal exploration challenging. Existing value estimation methods using unimodal Gaussians restrict expressiveness and yield biased estimates. Recent generative policies can represent multimodal actions but often collapse to a few modes and under-explore high-value areas of the action space. Motivated by these challenges, we propose Dual-Flow RL, a unified actor-critic framework that jointly models a continuous return distribution and a multimodal policy distribution using conditional flow matching (CFM). This design supports reliable value estimation and sustained multimodal exploration. To further enhance exploration, we introduce an Entropy-Covariance Exploration Regulator (ECER) that enables state-aware exploration regulation leveraging policy entropy and action-uncertainty covariance. Experiments on DeepMind Control Suite and Humanoid-Bench show that Dual-Flow RL achieves state-of-the-art performance on most tasks, significantly outperforming prior diffusion-based and flow-based methods.