Decision Transformer：基于序列建模的强化学习新范式

2026年1月8日 互联网

Decision Transformer：基于序列建模的强化学习新范式

强化学习（RL）作为机器学习的重要分支，长期面临样本效率低、训练不稳定等挑战。传统方法如Q-Learning、Policy Gradient等依赖环境反馈的即时奖励信号，在稀疏奖励或长序列决策任务中表现受限。2021年提出的Decision Transformer（DT）通过将决策问题转化为序列建模任务，开创了强化学习的新范式。本文将从技术原理、实现细节、应用场景及优化策略四个维度展开分析。

一、技术原理：从马尔可夫决策到序列建模

传统强化学习基于马尔可夫决策过程（MDP），其五元组（S, A, P, R, γ）定义了状态、动作、转移概率、奖励和折扣因子。Decision Transformer的核心思想是抛弃显式的MDP建模，转而将决策序列视为语言模型中的token序列。具体而言：

  1. 序列表示：将轨迹（trajectory）拆解为状态（s）、动作（a）、奖励（r）的三元组序列，例如：
    [s₀, a₀, r₀, s₁, a₁, r₁, ..., s_T, a_T]
    其中T为轨迹长度。

  2. 自回归预测：采用Transformer架构对序列进行建模，输入为历史状态-动作-奖励序列，输出为下一时刻的动作预测。例如，给定[s₀, a₀, r₀, s₁]，模型预测a₁。

  3. 目标奖励引导：通过在输入序列中附加目标奖励（如[s₀, a₀, r₀, s₁, R_target]），引导模型生成满足长期目标的动作序列。这一设计使得DT能够处理稀疏奖励或目标导向的任务。

与传统RL的对比：
| 维度 | 传统RL（如PPO、SAC） | Decision Transformer |
|———————|——————————————|———————————————|
| 建模方式 | 显式MDP，价值函数/策略梯度 | 隐式序列建模，自回归预测 |
| 奖励利用 | 即时奖励反馈 | 目标奖励引导的序列生成 |
| 样本效率 | 依赖大量环境交互 | 可利用离线数据集（如D4RL） |
| 长序列依赖 | 难以处理 | 通过注意力机制捕捉全局依赖 |

二、实现细节：从架构到训练流程

1. 模型架构设计

Decision Transformer的典型架构包含以下组件：

  1. import torch
  2. import torch.nn as nn
  4. class DecisionTransformer(nn.Module):
  5.     def __init__(self, state_dim, action_dim, reward_dim, max_length, d_model=128, nhead=4):
  6.         super().__init__()
  7.         self.max_length = max_length
  8.         self.embedding = nn.Linear(state_dim + action_dim + reward_dim, d_model)
  9.         self.position_encoding = nn.Parameter(torch.randn(1, max_length, d_model))
  10.         self.transformer = nn.TransformerEncoder(
  11.             nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead),
  12.             num_layers=3
  13.         )
  14.         self.action_head = nn.Linear(d_model, action_dim)
  16.     def forward(self, states, actions, rewards, target_reward=None):
  17.         # 拼接输入序列（示例为单步预测）
  18.         if target_reward is not None:
  19.             inputs = torch.cat([states, actions, rewards], dim=-1)  # [B, T, state_dim+action_dim+reward_dim]
  20.             # 添加目标奖励到序列末尾（实际实现需调整序列长度）
  21.             pass
  22.         else:
  23.             inputs = torch.cat([states, actions, rewards], dim=-1)
  25.         # 嵌入与位置编码
  26.         embeddings = self.embedding(inputs) + self.position_encoding[:, :inputs.size(1)]
  27.         # Transformer编码
  28.         outputs = self.transformer(embeddings)
  29.         # 预测动作
  30.         actions_pred = self.action_head(outputs[:, -1])  # 取序列最后一个时间步的输出
  31.         return actions_pred

关键设计点：

  • 输入嵌入：将状态、动作、奖励拼接后通过线性层映射到d_model维度，并添加可学习的位置编码。
  • Transformer编码器：采用多层Transformer块捕捉序列中的长程依赖。
  • 动作预测头：对编码器输出的最后一个时间步进行线性变换，得到动作分布。

2. 训练流程

  1. 数据准备：收集离线轨迹数据集，格式为(state, action, reward)序列。例如，使用D4RL基准数据集中的MuJoCo任务数据。
  2. 序列构造：将轨迹拆解为固定长度的子序列（如长度为20的片段），并随机采样作为训练批次。
  3. 自回归训练：
    • 输入：[s₀, a₀, r₀, ..., s_{t-1}, a_{t-1}, r_{t-1}, s_t]
    • 目标：预测a_t
    • 损失函数：均方误差（MSE）或负对数似然（NLL），取决于动作空间类型。
  4. 目标奖励引导：在测试阶段，通过在输入序列末尾附加目标奖励（如R_target=1.0），引导模型生成高奖励动作序列。

三、应用场景与最佳实践

1. 典型应用场景

  • 离线强化学习：无需环境交互，直接从静态数据集中学习策略，适用于机器人控制、自动驾驶等高成本场景。
  • 稀疏奖励任务：通过目标奖励引导，解决传统RL在奖励信号稀疏时的探索问题。
  • 长序列决策：在需要多步规划的任务（如棋类游戏、供应链优化）中表现优异。

2. 性能优化策略

  1. 序列长度选择：

    • 过短：无法捕捉长期依赖。
    • 过长：增加计算开销，且可能引入噪声。
    • 建议：根据任务复杂度选择，典型值为20-100。

  2. 奖励归一化：

    • 将奖励缩放到[-1, 1]或[0, 1]范围，避免数值不稳定。
    • 示例代码： 
      1. def normalize_reward(rewards, min_r, max_r):
      2.     return 2 * (rewards - min_r) / (max_r - min_r) - 1  # 映射到[-1, 1]

  3. 多目标优化：

    • 通过在输入序列中附加多个目标奖励（如[R_efficiency, R_safety]），实现多目标决策。

3. 注意事项

  • 数据质量：DT的性能高度依赖离线数据集的覆盖度和多样性。
  • 动作空间：连续动作空间需结合高斯分布建模，离散动作空间可直接使用softmax。
  • 超参数调优：重点关注d_model、nhead和序列长度，建议通过网格搜索优化。

四、未来方向与行业实践

Decision Transformer的提出为强化学习提供了新思路，其变体如Trajectory Transformer（通过生成完整轨迹实现规划）和Multi-Game Decision Transformer（通用策略学习）进一步扩展了应用边界。在行业实践中，百度智能云等平台已将其应用于智能客服、工业控制等领域，通过结合大规模预训练模型，显著提升了决策效率和样本利用率。

结语：Decision Transformer通过将决策问题转化为序列建模任务，为强化学习提供了更高效、更灵活的解决方案。开发者在应用时需重点关注数据质量、序列长度设计和目标奖励引导策略，并结合具体场景进行优化。未来，随着Transformer架构的持续演进，DT有望在更复杂的决策任务中发挥关键作用。

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