基于样本效率优化的深度强化学习方法综述.pdf

深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)是机器学习领域的一个重要分支，它结合了深度学习的强大表征能力和强化学习的智能决策能力，尤其在处理复杂控制问题时展现出优越性能。然而，DRL方法的一个主要挑战是样本效率低，即在训练过程中需要大量样本才能收敛到一个满意的状态。这在实际应用中可能会导致资源浪费和训练时间过长。 这篇综述文章《基于样本效率优化的深度强化学习方法综述》深入探讨了这一问题。文章首先将无模型的深度强化学习方法分为两类：Q值函数方法（如Deep Q-Network, DQN）和策略梯度方法（如Policy Gradient, PG）。Q值函数方法通过学习状态-动作对的Q值来决定最优策略，而策略梯度方法则是直接优化策略函数，以期望的累积奖励最大化为目标。 对于Q值函数方法，文章指出其高估问题（Overestimation Bias）是导致样本效率低下的主要原因，这通常由于Q值更新中的误差积累和不稳定的Q-table导致。为了解决这个问题，研究者提出了双Q学习、目标网络和分布Q学习等优化策略，这些方法旨在减少估计误差并提高学习稳定性。 策略梯度方法则受到采样无偏性约束的影响，这要求每个样本的梯度信息能够准确反映策略的整体性能，但在高维连续动作空间中实现这一点非常困难。因此，研究人员提出了多种改进策略，如Trust Region Policy Optimization (TRPO) 和Proximal Policy Optimization (PPO)，它们限制了策略更新的幅度以保持策略的稳定性。 为了提高样本效率，文章强调了两个关键方面：增强探索效率和提高样本利用率。探索是寻找最佳策略的关键，而有效的探索策略如ε-greedy、探索噪声和好奇心驱动探索已被广泛研究。另一方面，通过经验回放缓冲区、优先级经验回放等技术，可以提高样本的重用率，减少无效训练。 文章还总结了近年来的一些研究热点和趋势，如元学习、模型辅助强化学习以及离线强化学习，这些都试图在一定程度上改善样本效率。作者提出了未来研究的三个方向：增强样本效率优化方法的普适性，探索不同方法间的优化机制迁移，以及提高理论完备性，包括更深入理解DRL的收敛性和稳定性。 该综述全面概述了深度强化学习中关于样本效率优化的研究现状，分析了现有方法的优势和局限性，并指明了未来可能的研究方向，对于深入理解和改进DRL算法具有重要参考价值。