Implicit Constraint-Aware Off-Policy Correction for Offline Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2506.14058v1 📥 PDF

作者: Ali Baheri

分类: eess.SY

发布日期: 2025-06-16

💡 一句话要点

提出隐式约束感知的离线强化学习校正方法以解决价值过高估计问题

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

关键词: 离线强化学习 贝尔曼更新 约束感知 价值估计 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的离线强化学习算法在处理价值过高估计和违反领域知识方面存在显著不足，影响了策略的有效性。
  2. 本文提出了一种隐式约束感知的离线策略校正方法，通过在贝尔曼更新中嵌入结构先验来解决这些问题。
  3. 在合成的Bid-Click拍卖实验中，本文方法消除了单调性违反，并在多个性能指标上超越了现有的对比算法。

📝 摘要（中文）

离线强化学习仅依赖记录的交互数据进行策略改进，但现有算法易受到价值过高估计和领域知识违反（如单调性或光滑性）的影响。本文提出隐式约束感知的离线策略校正框架，将结构先验直接嵌入每个贝尔曼更新中。其核心思想是将最优贝尔曼算子与凸约束集上的近端投影相结合，生成一个新的算子，该算子保持$γ$-收缩性，具有唯一的固定点，并严格执行规定的结构。在合成的Bid-Click拍卖实验中，本文方法消除了所有单调性违反，并在回报、遗憾和样本效率上超越了保守Q学习和隐式Q学习。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线强化学习中存在的价值过高估计和领域知识违反的问题，现有方法在这方面表现不佳，导致策略改进效果不理想。

核心思路：提出隐式约束感知的离线策略校正框架，通过将结构先验嵌入贝尔曼更新，结合最优贝尔曼算子与凸约束集的近端投影，确保更新过程符合预设的结构要求。

技术框架：整体架构包括贝尔曼算子的构建、近端投影的实现和优化层的设计。主要模块包括贝尔曼更新模块、约束投影模块和梯度计算模块。

关键创新：最重要的创新在于将结构先验直接嵌入贝尔曼更新中，使得新的算子不仅保持$γ$-收缩性，还能严格遵循单调性等约束，与现有方法相比具有显著的优势。

关键设计：关键设计包括优化层的可微性，使得在深度函数逼近器中计算梯度的成本与隐式Q学习相当，同时确保投影过程的有效性和准确性。具体的损失函数和网络结构设计在实验中进行了详细验证。

📊 实验亮点

在合成的Bid-Click拍卖实验中，本文方法成功消除了所有单调性违反，且在回报、遗憾和样本效率上均超越了保守Q学习和隐式Q学习，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括在线广告竞价、推荐系统和其他需要从历史数据中学习的决策系统。通过消除价值过高估计和遵循领域知识，该方法能够提高策略的稳定性和有效性，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Offline reinforcement learning promises policy improvement from logged interaction data alone, yet state-of-the-art algorithms remain vulnerable to value over-estimation and to violations of domain knowledge such as monotonicity or smoothness. We introduce implicit constraint-aware off-policy correction, a framework that embeds structural priors directly inside every Bellman update. The key idea is to compose the optimal Bellman operator with a proximal projection on a convex constraint set, which produces a new operator that (i) remains a $γ$-contraction, (ii) possesses a unique fixed point, and (iii) enforces the prescribed structure exactly. A differentiable optimization layer solves the projection; implicit differentiation supplies gradients for deep function approximators at a cost comparable to implicit Q-learning. On a synthetic Bid-Click auction -- where the true value is provably monotone in the bid -- our method eliminates all monotonicity violations and outperforms conservative Q-learning and implicit Q-learning in return, regret, and sample efficiency.