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使用单模态概率分布对连续动作空间离散化的在线策略强化学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了高维连续动作空间中参数化强化学习策略的挑战，提出了一种多模式策略框架，通过条件化策略于潜变量，导出了新颖的变分下界作为优化目标，以促进环境的探索。提出了重新参数化策略梯度（RPG）方法，能够避免局部最优值并解决稀疏奖励环境的挑战。实证结果表明，该方法优于以前的方法。
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关键要点
- 研究高维连续动作空间中参数化强化学习策略的挑战。
- 提出多模式策略框架，以克服高斯参数化方法的限制。
- 将连续RL策略建模为最优轨迹的生成模型。
- 通过条件化策略于潜变量，导出新颖的变分下界作为优化目标。
- 提出重新参数化策略梯度（RPG）方法，增强探索能力和数据利用率。
- RPG方法帮助Agent在密集奖励任务中避免局部最优值。
- 结合面向对象的内在奖励解决稀疏奖励环境的挑战。
- 实证结果表明该方法在各种任务中优于以前的方法。
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