Distilling Reinforcement Learning Algorithms for In-Context Model-Based Planning
作者: Jaehyeon Son, Soochan Lee, Gunhee Kim
发布时间: 2025-02-27
来源: arxiv
研究方向: 元强化学习（Meta-RL）与强化学习（RL）
主要内容
本文研究了利用Transformer进行情境强化学习（in-context RL），提出了一种名为Distillation for In-Context Planning（DICP）的框架。该框架通过在情境中学习环境动态和改进策略，提高了强化学习算法的样本效率和适应性。
主要贡献
1. 提出了一种新的情境强化学习框架DICP，该框架结合了环境动态学习和策略改进。
2. 通过模拟潜在结果来规划行动，提高了决策的准确性。
3. 在多个离散和连续环境中进行了实验，结果表明DICP在样本效率和性能方面都优于基线方法。
4. 首次将模型预测控制和Transformer结合，用于情境强化学习。
研究方法
1. Transformer
2. 模型蒸馏（Algorithm Distillation）
3. 模型预测控制（Model Predictive Control）
4. 序列建模
5. 元学习
实验结果
在Darkroom和Meta-World等环境中进行了实验，结果表明DICP在样本效率和性能方面都优于基线方法，包括无模型方法（如AD、DPT、IDT）和元强化学习方法（如RL[2]、MAML、PEARL等）。在Meta-World ML1和ML10基准测试中，DICP取得了最先进的性能，同时需要的环境交互次数比基线方法少得多。
未来工作
未来工作可以探索自适应规划策略，根据上下文动态调整规划规模。此外，还可以考虑结合专家演示来加速学习，以及研究离线数据集构建策略，以使方法能够适应动态变化的动力学模型。最后，探索更先进或更有效的序列模型也可能进一步增强情境强化学习。