2025_NIPS_Zero-Shot Context Generalization in Reinforcement Learning from Few Training Contexts

文章核心总结与翻译

主要内容

本文聚焦深度强化学习（DRL）在不同环境参数下的零样本泛化问题，提出基于上下文马尔可夫决策过程（CMDP）的解决方案。核心是通过引入上下文增强贝尔曼方程（CEBE） 和上下文样本增强（CSE） 方法，仅利用少量训练上下文（甚至单个），提升策略在未见过的测试上下文下的泛化性能。文章通过理论证明CEBE对Q函数的一阶逼近特性，并通过CSE实现高效数据增强，在多个连续控制环境中验证了方法的有效性，性能接近理想基准方法局部域随机化（LDR），显著优于传统DRL基线。

创新点

1. 提出上下文增强贝尔曼方程（CEBE）：基于训练上下文的线性化近似，捕获CMDP中转移和奖励函数的上下文规律性，为未见过的上下文提供Q函数估计。
2. 推导上下文样本增强（CSE）：一种高效数据增强方法，通过对单个训练上下文的样本进行扰动，生成邻近上下文的近似样本，无需额外构建环境。
3. 完善理论支撑：证明CEBE在确定性和随机转移场景下均能提供一阶精度的Q函数逼近，且基于CEBE优化的策略在原始CMDP中接近最优。
4. 广泛实验验证：在表格环境、简单控制环境、经典控制环境（如PendulumGoal）和MuJoCo环境（如CheetahVelocity）中验证，适配不同DRL算法（SAC、DQN）。

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文章核心部分翻译（Markdo