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二元機器人如何運作?

当“思岚”激光雷达邂逅盲人拐杖

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二元性——强化学习的新方法

强化学习(RL) 是一种常用的方法,用于训练智能体做出在复杂环境中成功的决策序列,例如机器人导航等设置,其中代理控制机器人的关节电机以寻找通往目标位置或游戏的路径,目标可能是在最短的时间内解决游戏关卡。许多现代成功的 RL 算法,例如Q-learning和actor-critic,都建议将 RL 问题简化为约束满足问题,其中每个可能的环境“状态”都存在约束。例如,在基于视觉的机器人导航中,环境的“状态”对应于每个可能的相机输入。

尽管约束满足方法在实践中无处不在,但这种策略通常难以与现实世界设置的复杂性相协调。在实际场景中(如机器人导航示例),状态空间很大,有时甚至是不可数的,那么如何学习满足与任意输入相关的大量约束呢?Q-learning 和 actor-critic 的实现经常忽略这些数学问题或者通过一系列粗略的近似来模糊它们,这导致这些算法的实际实现与其数学基础之间存在明显分歧。

在“通过 Fenchel-Rockafellar Duality 进行强化学习”中,我们开发了一种新的 RL 方法,该方法使算法在实践中和数学原理上都很有用——也就是说,所提出的算法避免使用非常粗略的近似来转换它们的数学实际实施的基础。这种方法基于凸对偶,这是一种经过充分研究的数学工具,用于将以一种形式表达的问题转换为在计算上可能更友好的不同形式的等价问题。在我们的案例中,我们开发了在 RL 中应用对偶性的特定方法,将传统的约束满足数学形式转换为无约束的、因此更实用的数学问题。

基于对偶的解决方案

下一步是基于对偶的解决方案的关键。我们用凸正则化器来增强双重目标,这是一种经常使用的方法 在优化中作为一种平滑问题并使其更容易解决的方法。正则化器的选择对于最后一步至关重要,在这一步中,我们再次应用对偶性来产生等效问题的另一个公式。在我们的例子中,我们使用f-divergence正则化器,这导致最终的公式现在不受约束。尽管存在其他选择的凸正则化器,但通过 f-divergence 进行正则化对于产生无约束问题是唯一可取的,该问题特别适合在需要离策略或离线学习的实际和现实世界设置中进行优化。

实验评估

作为对我们新方法的测试,我们在导航代理上实施了基于对偶的训练。代理从多房间地图的一个角开始,必须导航到对角。我们将我们的算法与演员-评论家方法进行比较。尽管这两种算法都基于相同的基础数学问题,但由于无法满足大量约束,actor-critic 使用了许多近似值。相比之下,通过比较两种算法的性能可以看出,我们的算法更适合实际实现。在下图中,我们根据每个算法的训练迭代次数绘制了学习代理获得的平均奖励。与 actor-critic 相比,基于二元性的实现获得了显着更高的回报。

结论

总之,我们已经表明,如果将 RL 问题表述为具有约束的数学目标,则凸对偶的重复应用与巧妙选择的凸正则化器相结合,会产生一个没有约束的等效问题。由此产生的无约束问题在实践中很容易实现,并且适用于广泛的环境。我们已经将我们的通用框架应用于代理行为策略优化以及策略评估和模仿学习。. 我们发现,我们的算法不仅在数学上比现有的 RL 方法更具数学原理,而且还经常产生更好的实际性能,显示了将数学原理与实际实现相结合的价值。

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