强化学习中策略梯度的探索和利用

在强化学习中，探索(Exploration)与利用(Exploitation)是一个核心权衡。智能体既要利用已知最优策略来获得高回报，又要探索未知状态或动作，以便发现更好的策略。策略梯度(Policy Gradient)是一类直接优化策略的强化学习算法，采用独特的方式处理探索。这里基于网络资料，尝试深入分析，探索和学习策略梯度。

liliangcsdn

419人浏览 · 2026-02-25 13:14:14

liliangcsdn · 2026-02-25 13:14:14 发布

在强化学习中，探索(Exploration)与利用(Exploitation)是一个核心权衡。

智能体既要利用已知最优策略来获得高回报，又要探索未知状态或动作，以便发现更好的策略。

策略梯度(Policy Gradient)是一类直接优化策略的强化学习算法，采用独特的方式处理探索。

这里基于网络资料，尝试深入分析，探索和学习策略梯度。

1 策略梯度

1.1 策略梯度

策略梯度的核心思想是参数化策略 $\pi_\theta(a|s)$ ，通常用神经网络表示，并通过最大化累积回报的期望来更新参数 $\theta$ 。常见算法有REINFORCE、Actor-Critic(如 A2C、A3C)、PPO、TRPO、GRPO等。

其更新梯度的一般形式为：

$\nabla_\theta J(\theta) = \mathbb{E}_{\tau \sim \pi_\theta} \left[ \sum_{t=0}^{T} \nabla_\theta \log \pi_\theta(a_t|s_t) \cdot R_t \right]$

其中 $R_t$ 是累积回报（或优势函数）。

通过沿着梯度方向更新，策略会逐渐增加高回报动作的概率。

1.2 探索与利用

在策略梯度中，探索与利用的平衡直接影响学习效率和最终性能。

如果策略过早确定（缺乏探索），可能陷入局部最优；如果过度探索，则学习缓慢且不稳定。

策略梯度方法天然具有一定的探索能力，因为策略通常是随机策略(Stochastic Policy)，即输出动作的概率分布。智能体根据概率采样动作，因此即使在训练后期，仍有一定概率尝试非最优动作。但这种内在探索可能不足，尤其在复杂环境中需要更主动的探索机制。

2 常见探索策略

2.1 熵正则化

墒正则化，即Entropy Regularization。熵是衡量策略随机性的指标。

在目标函数中加入策略熵的惩罚项，可以鼓励策略保持一定的随机性，防止过早收敛到确定性策略。例如，在 A3C、PPO 等算法中，常用以下目标：

$J(\theta) = \mathbb{E} \left[ \sum \gamma^t r_t \right] + \beta \cdot \mathbb{E} \left[ \mathcal{H}(\pi_\theta(\cdot|s)) \right]$

其中 $\beta$ 是熵系数， $\mathcal{H}$ 是熵。通过最大化熵，策略更倾向于均匀分布，从而增加探索。

2.2 噪声注入

噪声注入，即Noise Injection。

对于确定性策略（如 DDPG、TD3），策略输出的是确定性的动作，无法通过采样探索。

此时通常采用在动作上添加噪声的方式。

例如：

- Ornstein-Uhlenbeck 噪声：用于时间相关探索。

- 高斯噪声：简单的独立噪声。

在训练初期噪声较大，后期逐渐减小，实现探索到利用的退火。

2.3 参数空间噪声

参数空间噪声，即Parameter Space Noise。

另一种方法是在策略网络的参数上添加噪声，而不是在动作空间。

这可以产生更一致的行为变化，有时比动作噪声更有效。

例如，NoisyNet 在神经网络每层添加可学习的噪声，让智能体自动调整探索程度。

2.4 不确定性探索

利用模型不确定性或值函数不确定性来指导探索。

例如，在策略梯度中结合贝叶斯方法，或使用 Bootstrapped DQN 的思想，但策略梯度中较少直接使用，更多见于基于值函数的方法。不过，一些 Actor-Critic 方法可以通过估计值函数的不确定性来调整探索。

2.5 内在动机

通过引入内在奖励（如 curiosity-driven exploration）来鼓励智能体访问新奇或未知的状态。

在策略梯度目标中加入由状态预测误差或信息增益构成的内在奖励，使智能体不仅追求外部奖励，也追求探索行为。

2.6 多智能体探索

在多智能体强化学习中，策略梯度方法（如 MADDPG）可以通过共享经验或协调探索来提升整体探索效率。

3 如何让探索更有效

这里尝试列出一些让探索可能更有效的方法。

3.1 选择合适形式

1）策略表示

策略的分布形式，如高斯分布、分类分布，会影响探索。

对于连续动作，通常用高斯策略，其方差可以学习或手动设置，方差大小直接控制探索程度。

2）优势估计

优势函数估计的准确性会影响策略更新方向，不准确的优势可能导致不良探索。

广义优势估计(GAE)等技术有助于稳定学习。

3）步长选择

策略梯度更新步长过大可能导致策略突然变差，破坏探索积累的经验。TRPO、PPO 通过约束更新步长来保证稳定性，从而保护探索效果。

4）离线策略与在线策略

在线策略(Off-Policy)方法，如 A2C使用当前策略采样的数据，探索与数据收集直接相关；

离线策略(On-Policy)方法，如 DDPG可以使用历史数据，但需要处理行为策略与目标策略的差异，通常通过重要性采样或确定性策略梯度来规避。

3.2 平衡探索与利用

近年来，一些研究试图让智能体自动调整探索程度，例如：

1）自适应熵调节

SAC(Soft Actor-Critic)算法自动调整熵系数，使策略的熵保持在目标值附近，实现自动温度调节。

2）元学习探索

通过元学习让智能体学会如何在新的任务中快速探索。

3）基于梯度的探索

直接优化探索策略，例如将探索视为一个元控制问题。

在策略梯度方法中，探索是一个关键且复杂的问题。随机策略本身提供了一定的探索，但往往需要额外机制（如熵正则化、噪声注入）来维持适当的探索水平，尤其在面对稀疏奖励或复杂任务时。设计良好的探索策略需要权衡样本效率、稳定性和最终性能。理解不同探索方法的适用场景和理论基础，对于应用策略梯度解决实际问题至关重要。

reference

---

深入探讨策略梯度方法

https://hugging-face.cn/learn/deep-rl-course/unit4/policy-gradient#google_vignette

Rethinking Entropy Regularization in Large Reasoning Models

https://arxiv.org/html/2509.25133v1

State Entropy Regularization for Robust Reinforcement Learning

https://research.nvidia.com/labs/par/publication/state_entropy_regularization.html

Autotelic Reinforcement Learning: Exploring Intrinsic Motivations for Skill Acquisition in Open-Ended Environments

https://arxiv.org/pdf/2502.04418

Rethinking Soft Actor-Critic in High-Dimensional Action Spaces: The Cost of Ignoring Distribution Shift

https://arxiv.org/pdf/2410.16739

Reimagining Exploration: Theoretical Insights and Practical Advancements in Policy Gradient Methods

https://orbi.uliege.be/handle/2268/329137

基于样本效率优化的深度强化学习方法综述

https://jos.org.cn/html/2022/11/6391.htm

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