Reinforcement Learning via Conservative Agent for Environments with Random Delays
作者: Jongsoo Lee, Jangwon Kim, Jiseok Jeong, Soohee Han
分类: cs.LG
发布日期: 2025-07-25 (更新: 2026-01-04)
💡 一句话要点
提出保守Agent，解决随机延迟环境下的强化学习问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 随机延迟 保守Agent 环境建模 连续控制
📋 核心要点
- 现实强化学习中，环境反馈的随机延迟破坏了马尔可夫性，对智能体决策构成挑战。
- 保守Agent将随机延迟环境转化为等效的恒定延迟环境，从而简化问题。
- 实验表明，该方法在连续控制任务中，性能和样本效率均优于现有算法。
📝 摘要（中文）
现实强化学习应用常受环境反馈延迟的阻碍，这违背了马尔可夫假设并带来显著挑战。虽然针对恒定延迟环境已提出许多延迟补偿方法，但由于其固有的可变性和不可预测性，具有随机延迟的环境在很大程度上仍未被探索。本研究提出了一种简单而鲁棒的智能体，用于在随机延迟下进行决策，称为保守智能体，它将随机延迟环境重新构建为其恒定延迟等效环境。这种转换使得任何最先进的恒定延迟方法都可以直接扩展到随机延迟环境，而无需修改算法结构或牺牲性能。我们在连续控制任务上评估了基于保守智能体的算法，实验结果表明，它在渐近性能和样本效率方面显著优于现有的基线算法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决强化学习中，由于环境存在随机延迟而导致智能体难以有效学习的问题。现有方法主要针对恒定延迟环境，无法直接应用于随机延迟环境，因为随机延迟破坏了马尔可夫决策过程的基本假设，使得智能体难以准确评估状态价值和选择最优动作。
核心思路：论文的核心思路是将随机延迟环境转化为一个等效的恒定延迟环境。通过这种转化，可以将现有的、针对恒定延迟环境设计的强化学习算法直接应用到随机延迟环境中，而无需对算法本身进行修改。这种方法的核心在于找到一种保守的策略，使得在随机延迟下获得的奖励能够被可靠地估计。
技术框架：整体框架包含两个主要部分：一是环境建模，将随机延迟环境转化为恒定延迟环境；二是应用现有的恒定延迟强化学习算法进行训练。具体流程为：首先，智能体与随机延迟环境交互，收集经验数据；然后，利用保守Agent对延迟进行建模，将随机延迟转化为等效的恒定延迟；最后，使用转化后的环境数据，训练一个标准的强化学习智能体。
关键创新：论文的关键创新在于提出了“保守Agent”的概念，并通过该Agent实现了随机延迟环境到恒定延迟环境的转化。这种转化避免了直接处理随机延迟带来的复杂性，使得现有的恒定延迟强化学习算法能够被直接应用。与现有方法相比，该方法不需要修改算法结构，具有更好的通用性和易用性。
关键设计：保守Agent的关键设计在于如何选择合适的恒定延迟值。论文中可能采用了一种保守估计方法，例如选择随机延迟的最大值或某个高分位数作为恒定延迟值，以确保智能体能够可靠地估计状态价值。具体的损失函数和网络结构取决于所使用的恒定延迟强化学习算法，但整体框架对这些细节具有较强的兼容性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于保守Agent的算法在连续控制任务中显著优于现有的基线算法。具体而言，在渐近性能方面，该算法能够达到更高的奖励值；在样本效率方面，该算法能够更快地学习到最优策略。这些结果表明，该方法能够有效地解决随机延迟环境下的强化学习问题。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人控制、自动驾驶、金融交易等领域。在这些领域中，环境反馈常常存在随机延迟，例如传感器数据传输延迟、网络通信延迟等。通过应用该方法，可以提高智能体在这些复杂环境中的决策能力和鲁棒性，从而实现更高效、更可靠的自动化控制。
📄 摘要（原文）
Real-world reinforcement learning applications are often hindered by delayed feedback from environments, which violates the Markov assumption and introduces significant challenges. Although numerous delay-compensating methods have been proposed for environments with constant delays, environments with random delays remain largely unexplored due to their inherent variability and unpredictability. In this study, we propose a simple yet robust agent for decision-making under random delays, termed the conservative agent, which reformulates the random-delay environment into its constant-delay equivalent. This transformation enables any state-of-the-art constant-delay method to be directly extended to the random-delay environments without modifying the algorithmic structure or sacrificing performance. We evaluate the conservative agent-based algorithm on continuous control tasks, and empirical results demonstrate that it significantly outperforms existing baseline algorithms in terms of asymptotic performance and sample efficiency.