Where2Start: Leveraging initial States for Robust and Sample-Efficient Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2311.15089v1 📥 PDF

作者: Pouya Parsa, Raoof Zare Moayedi, Mohammad Bornosi, Mohammad Mahdi Bejani

分类: cs.LG

发布日期: 2023-11-25

备注: 9 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出Where2Start以提高强化学习的样本效率与鲁棒性

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

关键词: 强化学习 样本效率 初始状态选择 轨迹采样 算法鲁棒性 机器人控制 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有强化学习算法未能利用环境知识，导致需要大量轨迹样本进行训练，效率低下。
  2. Where2Start算法通过选择具有更大不稳定性的初始状态，优化学习过程，从而提高样本效率。
  3. 实验结果显示，Where2Start在样本效率上提升了最多8倍，并增强了与其他算法的结合效果。

📝 摘要（中文）

强化学习算法在计算梯度和选择下一步动作方面取得了显著进展，但这些算法通常不考虑环境特性，导致需要采样大量轨迹进行训练。本文提出的Where2Start算法通过选择初始状态，使得代理在该状态附近具有更大的不稳定性，从而减少所需采样的轨迹数量以达到可接受的奖励。实验结果表明，Where2Start能够提高样本效率，最多可达8倍，并且可以与大多数先进算法结合，显著提升其鲁棒性和样本效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有强化学习算法未能有效利用环境知识的问题，导致需要大量轨迹样本进行训练，影响学习效率和效果。

核心思路：论文提出的Where2Start算法通过选择初始状态，使得代理在该状态附近具有更大的不稳定性，从而能够获取更具信息量的轨迹，减少所需的样本数量。

技术框架：Where2Start的整体架构包括初始状态选择模块和轨迹采样模块。初始状态选择模块根据环境特性评估状态的不稳定性，而轨迹采样模块则利用这些状态进行高效的学习。

关键创新：最重要的创新在于通过初始状态的选择来优化学习过程，这一方法与传统的环境无关的采样方式形成了鲜明对比，显著提高了样本效率。

关键设计：在算法设计中，关键参数包括初始状态的不稳定性评估标准，以及与其他强化学习算法的结合方式，这些设计确保了算法的鲁棒性和适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Where2Start算法在样本效率上提升了最多8倍，显著减少了所需的轨迹样本数量。此外，该算法能够与多种先进的强化学习算法结合，提升其鲁棒性和整体性能，展示了其广泛的适用性。

🎯 应用场景

Where2Start算法具有广泛的应用潜力，尤其在需要高效学习的复杂环境中，如机器人控制、自动驾驶和游戏AI等领域。通过提高样本效率，该算法能够降低训练成本，加快模型收敛速度，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The reinforcement learning algorithms that focus on how to compute the gradient and choose next actions, are effectively improved the performance of the agents. However, these algorithms are environment-agnostic. This means that the algorithms did not use the knowledge that has been captured by trajectory. This poses that the algorithms should sample many trajectories to train the model. By considering the essence of environment and how much the agent learn from each scenario in that environment, the strategy of the learning procedure can be changed. The strategy retrieves more informative trajectories, so the agent can learn with fewer trajectory sample. We propose Where2Start algorithm that selects the initial state so that the agent has more instability in vicinity of that state. We show that this kind of selection decreases number of trajectories that should be sampled that the agent reach to acceptable reward. Our experiments shows that Where2Start can improve sample efficiency up to 8 times. Also Where2Start can combined with most of state-of-the-art algorithms and improve that robustness and sample efficiency significantly.