ERPPO: Entropy Regularization-based Proximal Policy Optimization

📄 arXiv: 2605.13131v1 📥 PDF

作者: Changha Lee, Gyusang Cho

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2026-05-13

备注: 9 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出基于熵正则化的近端策略优化算法ERPPO，解决多维环境下MAPPO策略优化问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 多智能体强化学习 近端策略优化 熵正则化 目标检测 不确定性建模

📋 核心要点

  1. MAPPO在多维环境下，由于智能体观测的非平稳性，难以提取最优策略，限制了其应用。
  2. ERPPO通过引入熵正则化项，动态调整策略更新，在高模糊观测下鼓励探索，在低模糊观测下稳定优化。
  3. 实验表明，ERPPO在基于AirSim的海上搜索场景中提高了目标检测的准确性，并抑制了错误检测。

📝 摘要（中文）

多智能体近端策略优化(MAPPO)是近端策略优化(PPO)算法的一种变体，专门为多智能体强化学习(MARL)设计。MAPPO通过使用带有去中心化执行器的中心化评论器来优化协作多智能体环境。然而，在多维环境中，由于非平稳的智能体观测，MAPPO无法提取最优策略。为了克服这个问题，我们提出了一种新的方法，即基于熵正则化的近端策略优化(ERPPO)。对于策略优化，我们首先定义了多维观测环境下的目标检测模糊性。训练分布时空模糊性(DSA)学习器来估计非平稳约束下的目标检测不确定性。然后，我们用一种新的熵正则化项来增强PPO。这种正则化通过在高模糊观测中应用更强的(L1)正则化来鼓励显著的探索性动作，并在低模糊观测中应用较弱的(L2)正则化来稳定近端策略优化，从而动态地调整策略更新。该方法旨在通过减少检测失败和优化搜索策略来提高时间关键操作中成功定位目标的概率。在基于AirSim的海上搜索场景的测试平台上进行的实验表明，所提出的ERPPO提高了准确性性能。我们提出的方法比MAPPO具有更高的梯度。定性结果证实了ERPPO在视觉不确定条件下抑制错误检测方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多智能体强化学习中，在高维、非平稳观测环境下，MAPPO算法难以提取最优策略的问题。现有MAPPO算法在处理此类问题时，容易陷入局部最优，导致目标检测失败率高。

核心思路：论文的核心思路是引入熵正则化，根据观测的不确定性动态调整策略更新的强度。在高模糊（不确定性高）的观测下，采用更强的正则化（L1），鼓励智能体进行探索，避免过早收敛；在低模糊（不确定性低）的观测下，采用较弱的正则化（L2），稳定策略优化过程。

技术框架：ERPPO算法的整体框架包括以下几个主要模块：1) 分布时空模糊性(DSA)学习器：用于估计当前观测的不确定性；2) 基于PPO的策略网络：负责生成智能体的动作；3) 熵正则化模块：根据DSA学习器输出的不确定性，动态调整PPO的损失函数，实现自适应的策略更新。整体流程是，智能体根据策略网络生成动作，与环境交互获得观测，DSA学习器评估观测的不确定性，然后利用带有熵正则化的PPO算法更新策略网络。

关键创新：论文的关键创新在于提出了基于观测不确定性的自适应熵正则化方法。与传统的固定熵正则化方法不同，ERPPO能够根据环境的复杂程度动态调整正则化强度，从而更好地平衡探索与利用。DSA学习器的引入使得算法能够有效地估计观测的不确定性，为自适应正则化提供了依据。

关键设计：DSA学习器使用时空信息来预测目标检测的不确定性。熵正则化项的设计是关键，它根据DSA学习器输出的不确定性，动态调整L1和L2正则化的权重。具体而言，在高不确定性时，L1正则化的权重较高，鼓励探索；在低不确定性时，L2正则化的权重较高，稳定优化。损失函数是PPO的损失函数加上熵正则化项。具体的网络结构和参数设置在论文中可能有所描述，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ERPPO算法在基于AirSim的海上搜索场景中，相比于MAPPO算法，提高了目标检测的准确性。定性结果也显示，ERPPO算法能够有效地抑制视觉不确定条件下的错误检测，验证了其在复杂环境下的鲁棒性。论文提到ERPPO比MAPPO具有更高的梯度，暗示了更快的收敛速度和更好的优化效果，但未给出具体数值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要在复杂、不确定环境中进行目标搜索和定位的场景，例如：海上搜救、无人机巡检、自动驾驶、机器人探索等。通过提高目标检测的准确性和鲁棒性，可以显著提升这些应用的安全性和效率，具有重要的实际应用价值和潜在的商业前景。

📄 摘要（原文）

Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO) is a variant of the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm, specifically tailored for multi-agent reinforcement learning (MARL). MAPPO optimizes cooperative multi-agent settings by employing a centralized critic with decentralized actors. However, in case of multi-dimensional environment, MAPPO can not extract optimal policy due to non-stationary agent observation. To overcome this problem, we introduce a novel approach, Entropy Regularization-based Proximal Policy Optimization (ERPPO). For the policy optimization, we first define the object detection ambiguity under multi-dimensional observation environment. Distributional Spatiotemporal Ambiguity (DSA) learner is trained to estimate object detection uncertainty in non-stationary constraints. Then, we enhance PPO with a novel Entropy Regularization term. This regularization dynamically adjusts the policy update by applying a stronger (L1) regularization in high-ambiguity observation to encourage significant exploratory actions and a weaker (L2) regularization in low-ambiguity observation to stabilize the proximal policy optimization. This approach is designed to enhance the probability of successful object localization in time-critical operations by reducing detection failures and optimizing search policy. Experiments on a testbed with AirSim-based maritime searching scenarios show that the proposed ERPPO improves accuracy performance. Our proposed method improves higher gradient than MAPPO. Qualitative results confirm that ERPPO effectiveness in terms of suppressing false detection in visually uncertain conditions.