Reliable Policy Iteration: Performance Robustness Across Architecture and Environment Perturbations

📄 arXiv: 2512.12088v1 📥 PDF

作者: S. R. Eshwar, Aniruddha Mukherjee, Kintan Saha, Krishna Agarwal, Gugan Thoppe, Aditya Gopalan, Gal Dalal

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-12-12

💡 一句话要点

提出可靠策略迭代(RPI)，提升深度强化学习在环境和架构扰动下的鲁棒性。

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

关键词: 强化学习 策略迭代 鲁棒性 函数逼近 单调性

📋 核心要点

  1. 深度强化学习方法面临样本效率低、训练不稳定和超参数敏感等挑战，限制了其广泛应用。
  2. 可靠策略迭代(RPI)旨在恢复策略迭代在函数逼近中的单调性，从而提升训练的稳定性和可靠性。
  3. 实验表明，RPI在经典控制任务中，相对于其他深度强化学习算法，能更快达到近优性能并保持策略。

📝 摘要（中文）

本文评估了可靠策略迭代(RPI)在神经网络和环境参数变化下，于CartPole和倒立摆两个经典控制任务上的经验性能鲁棒性。RPI在函数逼近设置中恢复了策略迭代的价值估计单调性。相对于DQN、Double DQN、DDPG、TD3和PPO，RPI能够更快地达到接近最优的性能，并在训练过程中保持这一策略。由于深度强化学习方法通常受到样本效率低、训练不稳定和超参数敏感性的阻碍，本文结果突显了RPI作为一种更可靠替代方案的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：深度强化学习算法在实际应用中，常常受到环境扰动和网络结构变化的影响，导致性能下降甚至失效。现有的深度强化学习方法，如DQN、DDPG等，对超参数敏感，训练过程不稳定，难以保证策略的可靠性。因此，如何提升深度强化学习算法在环境和架构扰动下的鲁棒性是一个重要的研究问题。

核心思路：本文的核心思路是恢复策略迭代算法在函数逼近中的单调性。传统的策略迭代算法在理论上具有单调性，即每次迭代都能保证策略的改进。然而，当使用函数逼近（如神经网络）时，这种单调性往往会丧失，导致训练不稳定。RPI通过某种机制，确保每次策略迭代都能提升价值估计，从而提高训练的可靠性。

技术框架：RPI的具体技术框架在摘要中没有详细描述，但可以推断其包含以下主要模块/阶段：1. 策略评估：使用某种函数逼近方法（如神经网络）来估计当前策略的价值函数。2. 策略改进：基于价值函数，改进当前策略。3. 单调性保证：在策略改进过程中，采用某种约束或正则化方法，确保价值估计的单调性。具体实现细节未知。

关键创新：RPI的关键创新在于恢复了策略迭代算法在函数逼近中的单调性。这种单调性保证了每次策略迭代都能提升价值估计，从而提高了训练的可靠性和稳定性。与现有方法相比，RPI能够更好地应对环境扰动和网络结构变化，具有更强的鲁棒性。

关键设计：由于论文摘要信息有限，RPI的关键设计细节未知。例如，如何具体实现单调性保证？使用了什么样的损失函数？网络结构如何设计？这些都需要参考论文全文才能进行详细分析。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，相对于DQN、Double DQN、DDPG、TD3和PPO等主流深度强化学习算法，RPI在CartPole和倒立摆两个经典控制任务中，能够更快地达到接近最优的性能，并在训练过程中保持这一策略。这表明RPI具有更好的样本效率、训练稳定性和超参数鲁棒性。

🎯 应用场景

RPI具有广泛的应用前景，尤其是在对可靠性要求较高的场景中，例如自动驾驶、机器人控制、金融交易等。通过提升深度强化学习算法的鲁棒性，RPI可以降低算法在实际应用中失效的风险，提高系统的安全性和稳定性。未来，RPI有望成为一种更可靠的深度强化学习替代方案，推动深度强化学习在各个领域的应用。

📄 摘要（原文）

In a recent work, we proposed Reliable Policy Iteration (RPI), that restores policy iteration's monotonicity-of-value-estimates property to the function approximation setting. Here, we assess the robustness of RPI's empirical performance on two classical control tasks -- CartPole and Inverted Pendulum -- under changes to neural network and environmental parameters. Relative to DQN, Double DQN, DDPG, TD3, and PPO, RPI reaches near-optimal performance early and sustains this policy as training proceeds. Because deep RL methods are often hampered by sample inefficiency, training instability, and hyperparameter sensitivity, our results highlight RPI's promise as a more reliable alternative.