ARISE: Adaptive Reinforcement Integrated with Swarm Exploration

📄 arXiv: 2601.00693v1 📥 PDF

作者: Rajiv Chaitanya M, D R Ramesh Babu

分类: cs.LG, eess.SY

发布日期: 2026-01-02

备注: 12 pages. Accepted for presentation at WCSC 2026

💡 一句话要点

ARISE：一种融合群体探索的自适应强化学习框架，提升探索能力

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

关键词: 强化学习 探索策略 群体智能 自适应算法 非平稳环境

📋 核心要点

  1. 强化学习在非平稳奖励或高维策略下，面临探索效率低下的难题。
  2. ARISE框架融合策略梯度与群体探索，利用奖励方差自适应调节探索行为。
  3. 实验表明，ARISE在复杂任务中性能显著提升，并增强了对非平稳奖励的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

有效的探索仍然是强化学习中的一个关键挑战，尤其是在非平稳奖励或高维策略的情况下。本文提出了一种轻量级框架ARISE，通过使用基于群体的探索层来增强标准的策略梯度方法，从而改进强化学习。ARISE将策略动作与粒子驱动的提议融合，其中每个粒子代表在动作空间中采样的候选策略轨迹，并使用奖励方差线索自适应地调节探索。在简单的基准测试中，ARISE仅表现出轻微的改进（例如，在CartPole-v1上+0.7%），但在更具挑战性的任务中，ARISE产生了显著的收益，包括在LunarLander-v3上+46%，在Hopper-v4上+22%，同时保持了在Walker2d和Ant上的稳定性。在非平稳奖励变化下，ARISE提供了显著的鲁棒性优势，在CartPole上优于PPO 75个点，并相应地改进了LunarLander。消融研究证实，群体组件和自适应机制都有助于性能的提升。总的来说，ARISE提供了一种简单、与架构无关的途径，可以实现更具探索性和弹性的强化学习智能体，而无需改变核心算法结构。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习在复杂环境中，尤其是在奖励函数随时间变化或策略空间维度很高时，智能体难以有效地探索环境，找到最优策略。现有的探索方法可能效率低下，导致训练时间过长或陷入局部最优解。

核心思路：ARISE的核心思路是将传统的策略梯度方法与基于群体的探索策略相结合。通过引入一群“粒子”，每个粒子代表一个候选的策略轨迹，并在动作空间中进行采样。这些粒子能够帮助智能体探索更广阔的动作空间，从而提高探索效率。同时，利用奖励的方差作为线索，自适应地调节探索的强度，使得在奖励变化剧烈时进行更积极的探索。

技术框架：ARISE框架主要包含两个部分：策略梯度部分和群体探索部分。策略梯度部分负责学习和优化主策略，而群体探索部分则负责生成候选的动作提议。这两个部分通过一个融合机制进行结合，最终的动作由主策略和群体探索的提议共同决定。框架会根据奖励方差动态调整群体探索的权重，实现自适应的探索。

关键创新：ARISE的关键创新在于将群体智能的思想引入到强化学习的探索过程中，并设计了一种自适应的探索机制。与传统的探索方法（如ε-greedy或高斯噪声）相比，群体探索能够更有效地探索高维动作空间，并避免陷入局部最优。自适应机制则能够根据环境的变化动态调整探索的强度，从而提高智能体的鲁棒性。

关键设计：ARISE的关键设计包括：1) 粒子的数量和采样策略，需要根据具体的任务进行调整；2) 奖励方差的计算方法，可以选择不同的时间窗口和统计方法；3) 融合机制的设计，可以使用加权平均或更复杂的神经网络结构；4) 探索权重的更新策略，需要平衡探索和利用之间的关系。

📊 实验亮点

ARISE在LunarLander-v3和Hopper-v4等具有挑战性的任务上分别取得了+46%和+22%的性能提升。在非平稳奖励场景下，ARISE在CartPole上比PPO算法高出75个点。消融实验证明，群体探索和自适应机制都对性能提升有贡献。这些结果表明，ARISE是一种有效的探索增强方法，能够提高强化学习智能体的性能和鲁棒性。

🎯 应用场景

ARISE框架具有广泛的应用前景，可以应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。尤其是在环境复杂、奖励稀疏或非平稳的情况下，ARISE能够显著提高强化学习智能体的性能和鲁棒性。未来，可以将ARISE与其他先进的强化学习算法相结合，进一步提升其在实际应用中的效果。

📄 摘要（原文）

Effective exploration remains a key challenge in RL, especially with non-stationary rewards or high-dimensional policies. We introduce ARISE, a lightweight framework that enhances reinforcement learning by augmenting standard policy-gradient methods with a compact swarm-based exploration layer. ARISE blends policy actions with particle-driven proposals, where each particle represents a candidate policy trajectory sampled in the action space, and modulates exploration adaptively using reward-variance cues. While easy benchmarks exhibit only slight improvements (e.g., +0.7% on CartPole-v1), ARISE yields substantial gains on more challenging tasks, including +46% on LunarLander-v3 and +22% on Hopper-v4, while preserving stability on Walker2d and Ant. Under non-stationary reward shifts, ARISE provides marked robustness advantages, outperforming PPO by +75 points on CartPole and improving LunarLander accordingly. Ablation studies confirm that both the swarm component and the adaptive mechanism contribute to the performance. Overall, ARISE offers a simple, architecture-agnostic route to more exploratory and resilient RL agents without altering core algorithmic structures.