Escaping Path Mirages in Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2610.40130v1 📥 PDF

作者: Junhyeon Bae, Jaebak Hwang, Gwanwoo Choi, Minung Kim, Seungyul Han

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-10-29

备注: 10 pages (main), 34 pages in total. Accepted to NeurIPS 2026

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出分支感知图规划以解决离线目标条件强化学习中的路径幻影问题

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

关键词: 离线强化学习 目标条件学习 路径幻影 分支感知 随机环境 图规划 智能体学习

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的离线目标条件强化学习方法在随机长时间跨度环境中存在路径幻影问题，导致智能体无法可靠地达到目标。
  2. 方法要点：本文提出的分支感知图规划（BGP）通过识别高变异性点并设计目标条件边缘，避免不可靠的路径分支。
  3. 实验或效果：BGP在OGBench任务中表现优异，显著超越了现有的最先进的离线目标条件强化学习方法。

📝 摘要（中文）

离线目标条件强化学习在随机长时间跨度环境中仍然面临挑战，价值估计误差的累积妨碍了可靠的目标达成。现有方法虽然尝试通过多种方式解决这一问题，但路径幻影现象仍然存在，导致智能体过度依赖于离线数据集中表面成功的轨迹，从而在复杂任务中失败。为了解决这一问题，本文提出了分支感知图规划（BGP），通过识别高变异性点作为图节点，并设计目标条件边缘与分段学习相结合，避免不可靠的分支并减少路径上的不必要随机性。实验结果表明，BGP在多样化的OGBench任务中显著优于现有的离线目标条件强化学习方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线目标条件强化学习中的路径幻影问题，现有方法在随机环境中容易导致智能体依赖于表面成功的轨迹，从而在复杂任务中失败。

核心思路：论文提出的分支感知图规划（BGP）通过识别高变异性点作为图节点，设计目标条件边缘以避免不可靠的路径分支，从而提高目标达成的可靠性。

技术框架：BGP的整体架构包括高变异性点的识别、图节点的构建和目标条件边缘的设计。该框架通过分段学习来减少路径上的随机性，确保智能体在复杂环境中能够有效学习。

关键创新：BGP的主要创新在于其分支感知机制，通过识别和利用高变异性点，显著减少了路径幻影现象的影响，这与现有方法的设计理念有本质区别。

关键设计：在BGP中，关键参数包括高变异性点的选择标准和目标条件边缘的构建方式，损失函数设计为考虑路径的可靠性和有效性，确保智能体在学习过程中能够避免不必要的随机性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，BGP在OGBench任务中的表现显著优于现有最先进的离线目标条件强化学习方法，具体提升幅度达到XX%（具体数据需根据实验结果填写），验证了其在复杂环境中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、自动驾驶和游戏AI等需要在复杂和随机环境中进行决策的场景。通过提高目标达成的可靠性，BGP能够在实际应用中显著提升智能体的表现，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Offline goal-conditioned reinforcement learning remains challenging in stochastic long-horizon settings, where compounding value estimation errors hinder reliable goal reaching. While prior methods have sought to address this challenge through various approaches, a key challenge remains path mirage, where agents overcommit to spuriously successful trajectories in offline datasets induced by stochasticity, often leading to failure on difficult tasks. To address this issue, we propose Branch-aware Graph Planning (BGP), which captures stochastic branching structures by identifying high-variability points as graph nodes and designing goal-conditioned edges with segmented learning to avoid unreliable branches and reduce unnecessary stochasticity along paths. As a result, BGP enables reliable goal reaching even in highly stochastic long-horizon environments, and experiments on diverse OGBench tasks show that it substantially outperforms prior state-of-the-art offline goal-conditioned RL methods. Our implementation is available at https://umlic.github.io/papers/BGP/.