Monte Carlo Beam Search for Actor-Critic Reinforcement Learning in Continuous Control

📄 arXiv: 2505.09029v1 📥 PDF

作者: Hazim Alzorgan, Abolfazl Razi

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-13

💡 一句话要点

提出蒙特卡洛束搜索以改善连续控制中的策略学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 演员-评论家 蒙特卡洛方法 束搜索 强化学习 连续控制 策略优化 样本效率

📋 核心要点

  1. 现有的演员-评论家方法依赖于基于噪声的探索，导致策略收敛效果不佳。
  2. 提出的蒙特卡洛束搜索通过结合束搜索和蒙特卡洛回滚，提升了探索和动作选择的质量。
  3. 实验结果显示，MCBS在多个环境中收敛速度更快，样本效率显著提高，达到90%的最大可达奖励所需时间减少了50%.

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的混合方法——蒙特卡洛束搜索（MCBS），结合了束搜索和蒙特卡洛回滚，以改善现有的演员-评论家方法（如TD3）的探索和动作选择。MCBS通过在策略输出周围生成多个候选动作，并通过短期回滚进行评估，使得智能体能够做出更为明智的选择。实验结果表明，MCBS在多个连续控制基准上表现出更高的样本效率和性能，相较于标准TD3及其他基线方法（如SAC、PPO和A2C）有显著提升。我们还分析了关键超参数，如束宽和回滚深度，并探讨了自适应策略以优化MCBS在复杂控制任务中的表现。

🔬 方法详解

问题定义：现有的演员-评论家方法（如TD3）在探索过程中依赖于基本的噪声机制，这可能导致策略收敛不够理想，无法充分利用环境信息。

核心思路：本文提出的蒙特卡洛束搜索（MCBS）通过生成多个候选动作并进行短期回滚评估，增强了智能体的决策能力，从而改善了策略学习的效率。

技术框架：MCBS的整体架构包括生成候选动作、执行短期回滚和选择最佳动作三个主要模块。首先，在策略输出附近生成多个候选动作；然后，通过短期回滚评估这些候选动作的潜在收益；最后，选择收益最高的动作执行。

关键创新：MCBS的主要创新在于将束搜索与蒙特卡洛回滚结合，形成了一种新的探索机制，显著提高了策略学习的效率和收敛速度，与传统方法相比具有本质区别。

关键设计：在MCBS中，束宽和回滚深度是两个关键超参数，影响探索的广度和深度。通过对这些参数的细致调整，MCBS能够在复杂控制任务中实现更优的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，MCBS在多个连续控制基准（如HalfCheetah-v4、Walker2d-v5和Swimmer-v5）上表现优异，相较于标准TD3，MCBS在达到90%最大可达奖励时所需的时间减少了50%，显示出显著的样本效率和性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、游戏AI等需要高效决策的连续控制任务。通过提升策略学习的效率，MCBS能够在实际应用中实现更快速的适应和更高的性能，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Actor-critic methods, like Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3), depend on basic noise-based exploration, which can result in less than optimal policy convergence. In this study, we introduce Monte Carlo Beam Search (MCBS), a new hybrid method that combines beam search and Monte Carlo rollouts with TD3 to improve exploration and action selection. MCBS produces several candidate actions around the policy's output and assesses them through short-horizon rollouts, enabling the agent to make better-informed choices. We test MCBS across various continuous-control benchmarks, including HalfCheetah-v4, Walker2d-v5, and Swimmer-v5, showing enhanced sample efficiency and performance compared to standard TD3 and other baseline methods like SAC, PPO, and A2C. Our findings emphasize MCBS's capability to enhance policy learning through structured look-ahead search while ensuring computational efficiency. Additionally, we offer a detailed analysis of crucial hyperparameters, such as beam width and rollout depth, and explore adaptive strategies to optimize MCBS for complex control tasks. Our method shows a higher convergence rate across different environments compared to TD3, SAC, PPO, and A2C. For instance, we achieved 90% of the maximum achievable reward within around 200 thousand timesteps compared to 400 thousand timesteps for the second-best method.