Beyond Isolation: Unlocking Reinforcement Learning Component Synergy for Sample-Efficient Continuous Control

📄 arXiv: 2608.07086v1 📥 PDF

作者: Qi Zhao, Guozheng Ma, Yilun Kong, Lu Li, Haoyu Wang, Zilin Wang, Tiantian Zhang, Yuxing Wang, Jian Sha, Yongzhe Chang, Xueqian Wang, Dacheng Tao

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-08-07

备注: 27 pages including appendix, 10 figures, 12 tables

💡 一句话要点

提出ROSER框架以提升强化学习的样本效率

🎯 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 模型表示 优化稳定性 经验重放 连续控制 系统设计

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在设计时未能充分考虑组件间的相互依赖性，导致性能提升有限。
  2. 本文提出ROSER框架，通过协调模型表示、优化稳定性和经验重放，解决了组件间的协同问题。
  3. 在多项连续控制基准测试中，ROSER相较于基础模型表现出显著的性能提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

强化学习系统因其固有特性而显得比其他机器学习范式更为复杂，设计时需考虑多个紧密耦合的因素。尽管各个算法组件已有所进展，但其功能相互依赖性仍未得到充分探讨。为此，本文系统性研究发现，不同组件的有效性显著依赖于任务，简单堆叠最先进的技术并不一定能提升性能，反而可能引发复合非平稳性等挑战。基于这些发现，本文提炼出一系列可操作的见解，提出了ROSER框架，协调模型表示、优化稳定性和经验重放三个关键维度。在多种连续控制基准测试中，ROSER始终优于基础模型，较简单堆叠方法提升了17.60%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化学习系统中各组件间的相互依赖性问题，现有方法在简单堆叠技术时常导致性能下降和非平稳性增加。

核心思路：通过系统性研究不同组件的任务依赖性，提出ROSER框架，强调组件间的协同作用，以提升样本效率和整体性能。

技术框架：ROSER框架主要包括三个模块：模型基础表示、优化稳定性和经验重放。每个模块在强化学习过程中相互协调，确保系统的整体性能。

关键创新：ROSER的核心创新在于其对组件间协同作用的系统性理解，强调了在设计强化学习系统时需要考虑的多维度因素，区别于传统的单一组件优化方法。

关键设计：在参数设置上，ROSER采用了动态调整的经验重放策略，优化损失函数以增强稳定性，并设计了适应性强的网络结构，以应对不同任务的需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，ROSER框架在多种连续控制基准测试中表现优异，相较于基础模型提升了17.60%的性能，显著优于简单堆叠方法，验证了其在样本效率和系统协调性方面的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、游戏智能等需要高效样本利用的强化学习任务。通过提升样本效率，ROSER框架能够加速训练过程，降低对大量数据的依赖，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning systems are significantly more complex than other machine learning paradigms due to inherent properties, causing RL system design to jointly account for many tightly coupled factors. Despite advances in individual algorithmic components, their functional interdependencies remain underexplored: do they exhibit mutual synergy or counterproductive interference? To bridge this gap, we conduct a systematic investigation and find that the efficacy of different components exhibits significant task-dependency, and naively stacking state-of-the-art techniques does not necessarily yield performance gains; instead, it often triggers emergent challenges, such as compounded non-stationarity. Building upon these findings, we distill a suite of actionable insights into the principled coordination of these components. Guided by these insights, we propose ROSER, an RL framework that coordinates three critical dimensions: Model-based Representation, Optimization Stability, and Experience Replay. Across diverse continuous-control benchmarks, ROSER consistently outperforms vanilla baselines and achieves 17.60% gains over naive stack. Our findings underscore the necessity of a holistic perspective in RL system design and paves the way for developing sample-efficient agents.