Thermodynamics of Reinforcement Learning Curricula

📄 arXiv: 2603.12324v1 📥 PDF

作者: Jacob Adamczyk, Juan Sebastian Rojas, Rahul V. Kulkarni

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-03-12

备注: Accepted at SciForDL Workshop at ICLR 2026

💡 一句话要点

利用非平衡热力学，提出强化学习课程学习的几何框架，优化任务调度。

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

关键词: 强化学习 课程学习 非平衡热力学 任务流形 测地线

📋 核心要点

  1. 现有强化学习课程学习方法缺乏理论基础，任务调度策略通常是启发式的，难以保证最优性。
  2. 论文将奖励函数参数化，并将其视为任务空间中的坐标，将课程学习问题转化为寻找任务空间中的测地线。
  3. 论文提出MEW算法，用于最大熵强化学习中的温度退火调度，实验验证了该方法在课程学习中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文将统计力学与机器学习相结合，利用非平衡热力学的研究成果，形式化强化学习（RL）中的课程学习。具体而言，本文通过将奖励参数解释为任务流形上的坐标，提出了一个强化学习的几何框架。研究表明，通过最小化过剩热力学功，最优课程对应于该任务空间中的测地线。作为该框架的应用，本文提供了一种名为“MEW”（最小过剩功）的算法，用于推导最大熵强化学习中温度退火的原则性调度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习中课程学习的任务调度问题。现有的课程学习方法通常依赖于启发式规则或人工设计的策略，缺乏理论指导，难以保证学习效率和最终性能。尤其是在复杂环境中，如何有效地安排任务的学习顺序，避免过早引入困难任务导致学习停滞，是亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是将强化学习中的奖励函数参数化，并将这些参数视为定义在任务流形上的坐标。通过这种方式，课程学习问题被转化为在任务流形上寻找连接起始任务和目标任务的测地线问题。最小化学习过程中的“过剩热力学功”对应于找到最优的任务序列，从而实现高效的课程学习。

技术框架：该框架包含以下几个主要组成部分：1) 任务流形构建：将奖励函数参数化，定义任务空间。2) 热力学功计算：定义学习过程中的热力学功，并计算过剩热力学功。3) 测地线搜索：在任务流形上搜索连接起始任务和目标任务的测地线，对应于最优课程。4) MEW算法：基于最小化过剩热力学功的原则，设计MEW算法，用于最大熵强化学习中的温度退火调度。

关键创新：论文的关键创新在于将非平衡热力学的概念引入强化学习课程学习，并提出了一个几何框架。通过将奖励函数参数化，将课程学习问题转化为在任务流形上寻找测地线的问题，为课程学习提供了一个新的理论视角。与现有方法相比，该方法具有更强的理论基础和更好的泛化能力。

关键设计：MEW算法的关键设计在于利用热力学功的概念来指导温度退火过程。具体而言，算法通过迭代地调整温度，使得学习过程中的过剩热力学功最小化。算法的具体步骤包括：1) 初始化温度；2) 在当前温度下进行强化学习；3) 计算过剩热力学功；4) 根据过剩热力学功调整温度；5) 重复步骤2-4，直到达到目标温度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了MEW算法，并在最大熵强化学习中进行了验证。实验结果表明，MEW算法能够有效地推导出温度退火的调度策略，并显著提高学习效率。具体而言，与传统的温度退火方法相比，MEW算法能够更快地收敛到最优策略，并取得更高的奖励。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。通过设计合理的课程，可以显著提高强化学习算法的学习效率和最终性能，降低训练成本。例如，在机器人控制中，可以先让机器人学习简单的运动技能，再逐步引入复杂的任务，从而提高机器人的适应性和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

Connections between statistical mechanics and machine learning have repeatedly proven fruitful, providing insight into optimization, generalization, and representation learning. In this work, we follow this tradition by leveraging results from non-equilibrium thermodynamics to formalize curriculum learning in reinforcement learning (RL). In particular, we propose a geometric framework for RL by interpreting reward parameters as coordinates on a task manifold. We show that, by minimizing the excess thermodynamic work, optimal curricula correspond to geodesics in this task space. As an application of this framework, we provide an algorithm, "MEW" (Minimum Excess Work), to derive a principled schedule for temperature annealing in maximum-entropy RL.