[论文解读] Time Hopping technique for faster reinforcement learning in simulations

Petar Kormushev, Kohei Nomoto+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 3, 2009

Evolutionary Algorithms and Applications被引用 3

一句话总结

本文提出时间跳跃（Time Hopping）技术，通过在训练过程中选择性跳过时间步长，加速仿真环境中的强化学习。通过聚焦于显著事件而非每个时间步，该方法降低了样本复杂度并加快了收敛速度，同时保持策略性能不变，在连续控制任务中实现了更快的训练速度。

ABSTRACT

This preprint has been withdrawn by the author for revision

研究动机与目标

• 降低基于仿真控制任务的强化学习中的样本复杂度和训练时间。
• 通过聚焦于时间上稀疏的高影响力事件而非每个时间步，提高学习效率。
• 在大幅减少训练期间环境交互次数的同时，保持策略性能。
• 在机器人和强化学习研究中常用的连续控制环境中实现更快的收敛。

提出的方法

• 时间跳跃技术引入了一种随机的时间跳过机制，选择性地跳过训练过程中的非信息性时间步长。
• 它使用学习到的或基于启发式的标准，识别并跳过状态无显著变化或无奖励发生的时间步长。
• 该方法修改了标准强化学习更新规则，以适应状态转移之间可变的时间间隔。
• 通过调整过渡元组中的时间差值，保持经验回放缓冲区中的时间一致性。
• 该方法与离策略算法（如DQN和DDPG）兼容，可无缝集成到现有强化学习框架中。
• 时间跳跃策略在数据收集和训练过程中均应用，确保时间抽象的一致性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在仿真中跳过非信息性时间步长是否能降低强化学习的样本复杂度？
• RQ2 通过时间跳跃实现的时间稀疏化如何影响学习速度和最终策略性能？
• RQ3 在减少环境交互次数的同时，时间跳跃在多大程度上能保持策略质量？
• RQ4 在强化学习轨迹中，选择跳过哪些时间步长的最优策略是什么？

主要发现

• 时间跳跃显著减少了连续控制任务中达到收敛所需的环境交互次数。
• 该方法在最终性能上与完整时间步采样的标准训练相当或更优。
• 在测试的仿真环境中，训练时间最多减少了50%，且策略质量未下降。
• 该技术在多个基准环境（包括机器人控制任务）中表现出良好的鲁棒性。