利用进化策略与线性策略网络解决深度强化学习任务

《ACM Transactions on Evolutionary Learning and Optimization》：Solving Deep Reinforcement Learning Tasks with Evolution Strategies and Linear Policy Networks

　　

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摘要

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尽管深度强化学习方法能够为复杂问题找到有效的策略，但这些方法的算法较为复杂，训练时间也往往很长。本研究比较了多种最先进的进化策略版本与基于梯度的深度强化学习方法的性能。我们利用进化策略通过神经进化来优化神经网络的权重，从而直接进行策略搜索。对于基于梯度的方法，我们对比了深度策略网络和线性策略网络，包括近端策略优化、软演员-评论家算法以及深度Q学习。这些方法又与线性进化策略和增强随机搜索进行了对比，此外还与用于处理更复杂策略的可扩展进化策略，如LM-MA-ES进行了比较。我们的研究结果表明，进化策略能够为许多强化学习基准任务找到有效的线性策略，而深度强化学习方法则需使用规模更大的网络才能找到有效策略，这表明目前的基准任务比之前认为的更容易解决。线性进化策略的性能也优于在更大神经网络上训练的可扩展进化策略版本。有趣的是，进化策略并不依赖任何梯度信息，但在处理更高复杂度任务时，其表现仍可与基于梯度的深度强化学习算法相媲美。此外，通过直接访问游戏的记忆状态，进化策略在Atari游戏中所找到的有效策略，其性能甚至优于深度Q学习找到的策略。在大多数基准测试中，进化策略的表现也优于增强随机搜索，显示出其在训练线性策略网络方面的更高样本效率和更强鲁棒性。

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