Towards Batch-to-Streaming Deep Reinforcement Learning for Continuous Control

📄 arXiv: 2603.08588v1 📥 PDF

作者: Riccardo De Monte, Matteo Cederle, Gian Antonio Susto

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-03-09

💡 一句话要点

提出S2AC和SDAC两种流式深度强化学习算法，适用于资源受限设备的在线微调。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 深度强化学习 流式学习 在线学习 连续控制 Actor-Critic Sim2Real 资源受限设备

📋 核心要点

  1. 现有深度强化学习算法计算复杂度高，难以在资源受限设备上部署。
  2. 提出流式软演员-评论家(S2AC)和流式确定性演员-评论家(SDAC)算法，实现纯在线更新。
  3. 新算法在标准基准测试中表现出色，且易于从批量学习过渡到流式学习。

📝 摘要（中文）

目前先进的深度强化学习(RL)方法在连续控制任务中取得了显著的性能，但由于依赖于经验回放缓冲区、批量更新和目标网络，其计算复杂度通常与资源受限硬件的约束不兼容。新兴的流式深度强化学习范式通过纯在线更新解决了这一限制，并在标准基准测试中取得了强大的经验性能。本文提出了两种新的流式深度强化学习算法，即流式软演员-评论家(S2AC)和流式确定性演员-评论家(SDAC)，它们被明确设计为与最先进的批量RL方法兼容，使其特别适用于设备上的微调应用，如Sim2Real迁移。这两种算法在标准基准测试中取得了与最先进的流式基线相当的性能，而不需要繁琐的超参数调整。最后，我们进一步研究了在微调期间从批量学习过渡到流式学习的实际挑战，并提出了应对这些挑战的具体策略。

🔬 方法详解

问题定义：现有深度强化学习算法，如基于经验回放的算法，需要大量的计算资源和存储空间，难以在资源受限的设备上部署，例如嵌入式系统或移动设备。此外，从模拟环境训练的模型迁移到真实环境时，通常需要进行微调，而传统的批量强化学习方法难以适应在线微调的需求。

核心思路：本文的核心思路是设计两种新的流式深度强化学习算法，S2AC和SDAC，它们能够在数据流上进行在线学习，无需经验回放缓冲区，从而降低计算复杂度和存储需求。同时，算法的设计要与现有的批量强化学习方法兼容，方便从批量学习到流式学习的迁移和微调。

技术框架：S2AC和SDAC算法都基于Actor-Critic框架。Actor负责学习策略，Critic负责评估策略的价值。与传统的Actor-Critic算法不同的是，S2AC和SDAC采用在线更新的方式，即每接收到一个新的样本，就立即更新Actor和Critic的网络参数。此外，为了提高算法的稳定性和收敛速度，S2AC和SDAC还采用了目标网络和软更新等技术。

关键创新：本文的关键创新在于提出了两种新的流式深度强化学习算法，S2AC和SDAC，它们能够在数据流上进行在线学习，无需经验回放缓冲区，从而降低计算复杂度和存储需求。此外，算法的设计与现有的批量强化学习方法兼容，方便从批量学习到流式学习的迁移和微调。这使得算法更适用于资源受限设备上的在线微调应用。

关键设计：S2AC算法基于Soft Actor-Critic (SAC)，SDAC算法基于Deterministic Actor-Critic (DDPG)。关键设计包括：1) 使用在线更新代替批量更新；2) 采用目标网络和软更新来提高算法的稳定性和收敛速度；3) 针对从批量学习到流式学习的迁移，提出了具体的策略，例如调整学习率和探索策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，S2AC和SDAC算法在标准基准测试中取得了与最先进的流式基线相当的性能，而不需要繁琐的超参数调整。此外，研究还表明，通过合理的策略调整，可以有效地从批量学习过渡到流式学习，从而实现更快的在线微调。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、智能制造等领域。特别是在资源受限的边缘设备上，例如无人机、移动机器人等，可以实现实时的策略学习和优化。此外，该方法还可以用于Sim2Real迁移，在模拟环境中预训练模型，然后在真实环境中进行在线微调，从而提高模型的泛化能力。

📄 摘要（原文）

State-of-the-art deep reinforcement learning (RL) methods have achieved remarkable performance in continuous control tasks, yet their computational complexity is often incompatible with the constraints of resource-limited hardware, due to their reliance on replay buffers, batch updates, and target networks. The emerging paradigm of streaming deep RL addresses this limitation through purely online updates, achieving strong empirical performance on standard benchmarks. In this work, we propose two novel streaming deep RL algorithms, Streaming Soft Actor-Critic (S2AC) and Streaming Deterministic Actor-Critic (SDAC), explicitly designed to be compatible with state-of-the-art batch RL methods, making them particularly suitable for on-device finetuning applications such as Sim2Real transfer. Both algorithms achieve performance comparable to state-of-the-art streaming baselines on standard benchmarks without requiring tedious hyperparameter tuning. Finally, we further investigate the practical challenges of transitioning from batch to streaming learning during finetuning and propose concrete strategies to tackle them.