Ensemble Elastic DQN: A novel multi-step ensemble approach to address overestimation in deep value-based reinforcement learning

📄 arXiv: 2506.05716v1 📥 PDF

作者: Adrian Ly, Richard Dazeley, Peter Vamplew, Francisco Cruz, Sunil Aryal

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-06-06

💡 一句话要点

提出EEDQN以解决深度强化学习中的过估计偏差问题

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

关键词: 深度强化学习 DQN 集成学习 过估计偏差 样本效率 弹性步更新 算法稳定性

📋 核心要点

  1. 现有的深度强化学习方法在处理过估计偏差和样本效率方面存在不足，影响了算法的稳定性和性能。
  2. 本文提出的EEDQN算法通过将集成方法与弹性步更新相结合，旨在有效解决上述挑战。
  3. 实验结果表明，EEDQN在MinAtar基准测试中表现优异，超越了传统DQN和大多数集成DQN的性能。

📝 摘要（中文）

尽管已有多种深度Q网络（DQN）的算法扩展被提出，但对不同改进之间的相互作用仍缺乏深入理解。特别是，多步和集成风格的扩展在减少过估计偏差方面显示出良好前景，从而提高样本效率和算法稳定性。本文提出了一种新算法，称为集成弹性步DQN（EEDQN），该算法将集成与弹性步更新相结合，以稳定算法性能。EEDQN旨在解决深度强化学习中的两个主要挑战：过估计偏差和样本效率。我们在MinAtar基准测试中评估了EEDQN，结果表明其在所有测试环境中表现出一致的稳健性，超越了基线DQN方法，并在大多数MinAtar环境中与最先进的集成DQN相匹配或超越最终回报。这些发现突显了系统性结合算法改进的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的具体问题是深度强化学习中的过估计偏差和样本效率不足。现有DQN方法在面对复杂环境时，容易产生过高的价值估计，导致学习不稳定。

核心思路：EEDQN的核心思路是将集成学习与弹性步更新相结合，通过多步更新来减少估计偏差，同时利用集成方法提高算法的稳定性和样本效率。

技术框架：EEDQN的整体架构包括多个DQN的集成，每个DQN独立学习并共享经验。算法通过弹性步更新机制，动态调整学习步长，以适应不同环境的复杂性。

关键创新：EEDQN的最大创新在于其将集成方法与弹性步更新有效结合，克服了传统DQN在复杂环境中的过估计问题，提升了学习的稳定性和效率。

关键设计：在EEDQN中，关键参数包括集成DQN的数量、弹性步长的调整策略以及损失函数的设计，确保在不同环境下都能保持良好的学习效果。

📊 实验亮点

在MinAtar基准测试中，EEDQN在所有测试环境中均表现出一致的稳健性，超越了基线DQN方法，并在大多数环境中与最先进的集成DQN相匹配或超越最终回报，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括游戏智能体、机器人控制和自动驾驶等需要高效学习和决策的场景。通过提高深度强化学习算法的稳定性和样本效率，EEDQN能够在复杂环境中实现更优的性能，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

While many algorithmic extensions to Deep Q-Networks (DQN) have been proposed, there remains limited understanding of how different improvements interact. In particular, multi-step and ensemble style extensions have shown promise in reducing overestimation bias, thereby improving sample efficiency and algorithmic stability. In this paper, we introduce a novel algorithm called Ensemble Elastic Step DQN (EEDQN), which unifies ensembles with elastic step updates to stabilise algorithmic performance. EEDQN is designed to address two major challenges in deep reinforcement learning: overestimation bias and sample efficiency. We evaluated EEDQN against standard and ensemble DQN variants across the MinAtar benchmark, a set of environments that emphasise behavioral learning while reducing representational complexity. Our results show that EEDQN achieves consistently robust performance across all tested environments, outperforming baseline DQN methods and matching or exceeding state-of-the-art ensemble DQNs in final returns on most of the MinAtar environments. These findings highlight the potential of systematically combining algorithmic improvements and provide evidence that ensemble and multi-step methods, when carefully integrated, can yield substantial gains.