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探索引导的奖励塑形（Exploration-Guided Reward Shaping）在稀疏奖励强化学习中的应用研究

1. 作者与机构信息

本研究由Rati Devidze（马克斯·普朗克软件系统研究所，MPI-SWS）、Parameswaran Kamalaruban（艾伦·图灵研究所）和Adish Singla（MPI-SWS）合作完成，发表于NeurIPS 2022（第36届神经信息处理系统会议）。

2. 学术背景

研究领域：本研究属于强化学习（Reinforcement Learning, RL）领域，聚焦于奖励塑形（Reward Shaping）技术，旨在解决稀疏奖励环境下智能体训练效率低下的问题。

研究动机：
- 问题背景：传统奖励塑形方法（如基于势函数的奖励塑形，Potential-Based Reward Shaping, PBRS）依赖专家知识或高质量领域信息，难以在极端稀疏或噪声干扰的环境（如“Noisy TV”问题）中有效加速学习。
- 现有局限：现有自监督奖励学习方法（如LIRPG、SORS）缺乏显式探索机制，导致在稀疏奖励任务中无法更新内在奖励参数；而纯探索驱动的奖励（如计数型奖励）可能误导智能体陷入次优行为。
- 研究目标：提出一种无需领域知识的自监督框架ExploRS（Exploration-Guided Reward Shaping），通过结合内在奖励（Intrinsic Reward）和探索奖励（Exploration Bonus），提升稀疏/噪声环境下的训练效率。

3. 研究流程与方法

3.1 研究框架设计

ExploRS的核心是一个参数化奖励函数：
[ \hat{r}{\text{ExploRS}}(s, a) = r(s, a) + r{\phi}(s, a) + bw(s) ]
其中：
- ( r(s, a) )：环境提供的外在奖励（Extrinsic Reward）。
- ( r{\phi}(s, a) )：自监督学习的内在奖励（Self-Supervised Intrinsic Reward）。
- ( b_w(s) )：基于状态访问频率的探索奖励（Count-Based Exploration Bonus）。

3.2 关键方法

1. 内在奖励学习：

   • 通过双层优化（Bi-Level Optimization）更新参数(\phi)：上层最大化外在奖励的累积回报，下层通过策略梯度更新策略。
     
   • 提出直觉梯度更新（Intuitive Gradient Update），避免依赖策略梯度，使其适用于任意RL算法（如Q-Learning）。
     

2. 探索奖励设计：

   • 基于状态抽象函数(\psi: \mathcal{S} \to \mathcal{X})统计状态访问次数(w[x])，生成伪计数（Pseudo-Count）(n_w(s))，定义奖励为(b_w(s) = \lambda / \sqrt{n_w(s)})，鼓励探索低频状态。
     

3. 训练流程（Algorithm 2）：

   • 交替更新：每轮迭代依次更新策略（通过RL算法）、内在奖励参数(\phi)和探索奖励参数(w)。
     
   • 数据收集：通过策略 rollout 生成轨迹数据，存储于缓冲区(\mathcal{D})。
     

3.3 理论验证

在链式环境（Chain Environment）中，理论证明了ExploRS的优越性：
- 纯探索（仅(b_w)）需(O(n_1(n_1 + n_2)))步收敛，而ExploRS仅需(O(n_1 + n_2))步，显著加速学习。

4. 实验结果

实验在三种环境中验证ExploRS的性能：

4.1 Chain环境

• 设置：20个右向状态（目标位于最右）、40个左向状态（含干扰奖励(r_{\text{dis}}=0.01)）。
  
• 结果：
  
  • ExploRS在Reinforce和Q-Learning智能体上均最快收敛，且不受干扰状态影响（图2）。
    
  • 对比基线（如SORS、LIRPG）在干扰环境下表现显著下降。
    

4.2 Room环境

• 设置：网格世界中导航任务，含干扰状态。
  
• 结果：ExploRS在稀疏奖励下仍能高效探索并找到目标（图5a-b）。
  

4.3 LineK环境

• 设置：需先选择正确钥匙再到达目标，含10个干扰钥匙。
  
• 结果：ExploRS在神经网络策略下表现最优，而其他方法因干扰陷入局部最优（图5c-d）。
  

5. 结论与价值

• 科学价值：
  
  • 提出首个结合内在奖励与探索奖励的自监督框架，解决了稀疏奖励下的探索-利用权衡问题。
    
  • 理论证明了其在链式环境中的收敛优势，并通过实验验证了泛化性。
    
• 应用价值：适用于现实场景（如机器人导航、游戏AI），其中奖励信号稀疏或噪声干扰严重。
  

6. 研究亮点

1. 方法创新：首次将探索奖励与自监督内在奖励结合，无需专家知识。
   
2. 理论贡献：提出适用于任意RL算法的梯度更新规则，突破传统策略梯度的限制。
   
3. 实验全面性：覆盖离散（Chain、Room）和连续（LineK）状态空间，验证鲁棒性。
   

7. 其他价值

• 开源代码（GitHub）便于复现。
  
• 附录提供了完整的超参数设置与实验细节，增强可重复性。
  

此研究为稀疏奖励强化学习提供了通用解决方案，未来可扩展至更复杂环境（如连续控制）及多智能体场景。