MPC mit differenzierbaren Weltmodellen verbessert Offline RL
Offline‑Reinforcement‑Learning (RL) versucht, optimale Entscheidungsstrategien ausschließlich aus statischen Datensätzen zu lernen, ohne weitere Interaktionen mit der Umgebung. Dabei werden meist eine Offline‑Policy ode…
- Offline‑Reinforcement‑Learning (RL) versucht, optimale Entscheidungsstrategien ausschließlich aus statischen Datensätzen zu lernen, ohne weitere Interaktionen mit der Um…
- Dabei werden meist eine Offline‑Policy oder ein Wertfunktionmodell trainiert und anschließend ohne weitere Anpassung eingesetzt.
- In der neuen Arbeit wird ein adaptives Framework vorgestellt, das die Prinzipien der Model‑Predictive‑Control (MPC) nutzt.
Offline‑Reinforcement‑Learning (RL) versucht, optimale Entscheidungsstrategien ausschließlich aus statischen Datensätzen zu lernen, ohne weitere Interaktionen mit der Umgebung. Dabei werden meist eine Offline‑Policy oder ein Wertfunktionmodell trainiert und anschließend ohne weitere Anpassung eingesetzt.
In der neuen Arbeit wird ein adaptives Framework vorgestellt, das die Prinzipien der Model‑Predictive‑Control (MPC) nutzt. Dabei kombiniert ein vortrainiertes Policy‑Modell mit einem lernbaren Weltmodell, das Zustandsübergänge und Belohnungen simuliert. Durch die Differenzierbarkeit des Weltmodells kann das System während der Inferenz End‑to‑End‑Gradienten über imaginäre Rollouts berechnen und die Policy‑Parameter sofort optimieren.
Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen, die Weltmodelle lediglich zur Trajektorienvorhersage im Training oder zur Stichprobenziehung bei der Inferenz einsetzen, nutzt diese Methode die aktuellen Inferenz‑Informationen aktiv, um die Policy in Echtzeit zu verfeinern.
Die Autoren haben die Methode auf den D4RL‑Benchmarks für kontinuierliche Steuerungsaufgaben – darunter MuJoCo‑Laufaufgaben und AntMaze – getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass die on‑the‑fly Optimierung der Policy‑Parameter zu konsistenten Leistungssteigerungen gegenüber starken Offline‑RL‑Baselines führt.
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