Keep Various Trajectories: Promoting Exploration of Ensemble Policies in Continuous Control

📄 arXiv: 2310.11138v1 📥 PDF

作者: Chao Li, Chen Gong, Qiang He, Xinwen Hou

分类: cs.LG

发布日期: 2023-10-17

💡 一句话要点

提出TEEN以解决强化学习中样本多样性不足问题

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

关键词: 深度强化学习 集成方法 样本多样性 轨迹优化 决策问题

📋 核心要点

  1. 现有的集成强化学习方法在样本多样性方面存在不足，限制了算法的样本效率和性能。
  2. TEEN算法通过促进轨迹多样性，旨在提高集成策略的样本效率和整体性能。
  3. 实验结果显示，TEEN在多个测试环境中平均性能提升41%，显著优于基线集成DRL算法。

📝 摘要（中文）

深度强化学习（DRL）与集成方法的结合在解决复杂的序列决策问题上表现出色，这主要得益于多模型的使用，增强了策略的鲁棒性和价值函数估计的准确性。然而，现有集成强化学习方法的实证成功分析较少。我们的研究表明，之前的集成DRL算法的样本效率可能受到子策略多样性不足的限制。为此，我们提出了一种新的集成RL算法，称为TEEN，其主要目标是最大化期望回报，同时促进更为多样化的轨迹。通过广泛的实验，我们证明TEEN不仅增强了集成策略的样本多样性，还在性能上超越了现有的集成RL算法。TEEN在测试的代表性环境中，平均性能提升41%。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有集成强化学习算法中样本多样性不足的问题，导致样本效率和性能的限制。

核心思路：TEEN算法通过引入多样化的轨迹来增强集成策略的样本多样性，从而提高算法的整体性能。这样的设计可以有效避免子策略之间的相似性，促进探索。

技术框架：TEEN的整体架构包括多个子策略的生成与评估模块，以及一个用于选择多样化轨迹的优化模块。算法通过迭代更新，逐步提升策略的多样性和性能。

关键创新：TEEN的核心创新在于其对轨迹多样性的强调，这与传统集成方法侧重于单一策略的优化有本质区别。通过多样化的轨迹，TEEN能够更好地探索状态空间。

关键设计：TEEN在参数设置上采用了动态调整机制，以适应不同环境的需求；损失函数设计上，强调多样性与性能的平衡；网络结构上，结合了多种模型以增强集成效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

TEEN在多个代表性环境中的实验结果显示，平均性能提升达41%，显著优于现有的基线集成DRL算法。这一成果不仅验证了TEEN在样本多样性方面的优势，也证明了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

TEEN算法在机器人控制、自动驾驶、游戏智能等领域具有广泛的应用潜力。通过提高样本多样性和策略性能，TEEN能够有效应对复杂的决策任务，推动智能体在动态环境中的表现。未来，TEEN的理念也可能被应用于其他机器学习领域，促进更高效的学习和决策。

📄 摘要（原文）

The combination of deep reinforcement learning (DRL) with ensemble methods has been proved to be highly effective in addressing complex sequential decision-making problems. This success can be primarily attributed to the utilization of multiple models, which enhances both the robustness of the policy and the accuracy of value function estimation. However, there has been limited analysis of the empirical success of current ensemble RL methods thus far. Our new analysis reveals that the sample efficiency of previous ensemble DRL algorithms may be limited by sub-policies that are not as diverse as they could be. Motivated by these findings, our study introduces a new ensemble RL algorithm, termed \textbf{T}rajectories-awar\textbf{E} \textbf{E}nsemble exploratio\textbf{N} (TEEN). The primary goal of TEEN is to maximize the expected return while promoting more diverse trajectories. Through extensive experiments, we demonstrate that TEEN not only enhances the sample diversity of the ensemble policy compared to using sub-policies alone but also improves the performance over ensemble RL algorithms. On average, TEEN outperforms the baseline ensemble DRL algorithms by 41\% in performance on the tested representative environments.