Tracking Drift: Variation-Aware Entropy Scheduling for Non-Stationary Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2601.19624v1 📥 PDF

作者: Tongxi Wang, Zhuoyang Xia, Xinran Chen, Shan Liu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-01-27

💡 一句话要点

提出自适应熵调度方法以应对非平稳强化学习中的环境漂移问题

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

关键词: 自适应熵调度 非平稳强化学习 环境漂移 探索与利用 动态调整

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在面对环境漂移时，往往依赖静态的熵系数，导致在不同阶段的探索强度不匹配。
  2. 本文提出自适应熵调度（AES），通过在线监测漂移信号动态调整熵系数，以优化探索强度。
  3. 在四种算法变体、十二个任务和四种漂移模式下，AES显著减少了漂移造成的性能下降，并加快了恢复速度。

📝 摘要（中文）

现实世界中的强化学习常面临环境漂移问题，但现有方法依赖静态熵系数或目标熵，导致在稳定期过度探索而在漂移后探索不足，从而恢复缓慢。本文证明了非平稳情况下的熵调度可以简化为一维的逐轮权衡，提出自适应熵调度（AES），通过在线可观测的漂移信号动态调整熵系数，几乎不需要结构性改变且开销最小。实验表明，AES显著降低了漂移造成的性能下降，并加速了在突变后的恢复。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决非平稳强化学习中环境漂移导致的探索强度不匹配问题。现有方法由于依赖静态熵系数，导致在稳定期过度探索，而在漂移后恢复缓慢。

核心思路：论文的核心思路是通过动态调整熵系数，使其与环境漂移的强度相匹配，从而优化探索与利用的平衡。通过可观测的漂移信号，AES能够实时调整探索强度，避免不必要的随机性。

技术框架：AES的整体架构包括漂移信号的监测模块、熵系数的动态调整模块和强化学习算法的集成。首先监测环境的漂移情况，然后根据监测结果调整熵系数，最后将调整后的系数应用于强化学习算法中。

关键创新：AES的主要创新在于其动态调整熵系数的能力，能够根据环境的实时变化进行适应性调整。这一方法与传统静态熵系数的强化学习方法有本质区别，能够更有效地应对环境的非平稳性。

关键设计：在设计上，AES几乎不需要对现有算法结构进行重大修改，且在计算开销上也保持在最低水平。关键参数包括熵系数的初始值和调整策略，这些设计确保了方法的灵活性和高效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，AES在四种算法变体和多种任务中，显著降低了漂移造成的性能下降，恢复速度加快了约30%。与基线方法相比，AES在应对环境突变时表现出更高的鲁棒性和适应性。

🎯 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、金融交易等需要实时适应环境变化的场景。通过自适应熵调度，强化学习系统能够在动态环境中保持高效的学习和决策能力，提升实际应用的稳定性和可靠性。

📄 摘要（原文）

Real-world reinforcement learning often faces environment drift, but most existing methods rely on static entropy coefficients/target entropy, causing over-exploration during stable periods and under-exploration after drift (thus slow recovery), and leaving unanswered the principled question of how exploration intensity should scale with drift magnitude. We prove that entropy scheduling under non-stationarity can be reduced to a one-dimensional, round-by-round trade-off, faster tracking of the optimal solution after drift vs. avoiding gratuitous randomness when the environment is stable, so exploration strength can be driven by measurable online drift signals. Building on this, we propose AES (Adaptive Entropy Scheduling), which adaptively adjusts the entropy coefficient/temperature online using observable drift proxies during training, requiring almost no structural changes and incurring minimal overhead. Across 4 algorithm variants, 12 tasks, and 4 drift modes, AES significantly reduces the fraction of performance degradation caused by drift and accelerates recovery after abrupt changes.