演化强化学习算法最全Survey：三大方向-十多个研究分支演化强化学习（Evolutionary Reinforcement Learning，简称ERL）是一个极具潜力的研究领域，它巧妙地结合了演化算法（EA）和强化学习（RL），有效融合了这两种范式各自的优势，从而在性能提升方面取得了显著的成果。以下是对ERL领域的全面综述，涵盖三大研究方向和十多个研究分支。一、前言ERL算法通过结合EA和RL，旨在解决复杂优化问题。本文将ERL划分为三大主要研究方向：EA辅助RL优化、RL辅助EA优化，以及EA与RL的协同优化。这些方向下又包含了多个子研究分支，每个分支都致力于解决特定的问题，并展示了EA和RL结合的有效性。二、EA辅助RL优化在这一优化过程中，相关算法围绕RL展开，EA起到了辅助作用。这类算法关注如何使用EA来增强RL的性能，主要关注序列决策问题，目标是获得一个能够实现更高累积奖励的策略。具体分为以下几个子分支：EA辅助参数搜索：RL的最终目标是训练一个能够选择最大化累积奖励的策略。然而，单一策略的RL通常探索能力较弱，且基于梯度的优化容易陷入局部最优。因此，有研究建议将EA与RL集成，以改善参数优化过程。EA辅助动作选择：动作选择是RL改进和评估的关键过程。在连续动作任务中，确定最优动作具有挑战性，特别是当动作价值存在多峰时。一些工作引入了演化动作的概念，通过对一组初始化动作的演化，找到较优的动作。EA辅助超参数优化：尽管RL在不同领域表现出了出色的能力，但超参敏感问题仍然存在，导致调参费时费力。一些工作尝试通过结合EA来调整RL的超参数，以解决这一问题。其他：还有些工作利用EA或EA原理来辅助RL的其他方面，如演化损失函数、提升鲁棒性等。三、RL辅助EA优化在RL辅助EA优化过程中，相关算法围绕EA展开，RL在优化过程中起辅助作用。根据RL对EA不同阶段的影响，相关工作可分为以下分支：RL辅助种群初始化：好的初始化对各种算法性能至关重要。这部分工作利用RL的学习能力为EA提供初始解决方案，以提高EA的优化效率。RL辅助种群评估：利用RL值函数（critic）离线评估种群中的个体，可以减少交互步数，提高EA的样本效率。RL辅助变异算子：使用RL值函数提供基于梯度的指引，以提高EA的变异效率。RL辅助算子选择：解决EA中算子敏感性问题，目标是使用RL根据优化上下文自动选择相应的演化算子，增强EA的稳健性。RL辅助动态超参数配置：与RL辅助算子选择类似，使用RL根据优化上下文自动配置算法的超参数。其他：涉及如何提升Model-based planning中基于CEM规划的准确性等。四、EA与RL的协同优化本节重点介绍EA与RL的协同优化算法，这些算法保持RL和EA的完整学习和优化过程。根据协作方式的不同，可分为以下两种：第一种协作方式：EA与RL同时求解目标问题，各自得到各自的解决，然后设计EA和RL的交互机制，互相促进。单智能体优化：涉及如何在single agent设置下提升最终性能。多智能体优化：涉及如何在Multi-agent设置下促进协作。第二种协作方式：将一个问题拆解为适合EA和RL求解的两个子问题，最终解通过组合两个子解得到。形态演化：演化构建形态，RL构建策略。这种协作方式通过EA演化出合适的形态结构，然后利用RL优化策略，以实现更好的性能。可解释性：融合决策树来进行树结构搜索和节点策略求解。这种协作方式旨在提高算法的可解释性，通过决策树结构来展示算法的优化过程。学习分类器：一个较旧的方法，可以追溯到上世纪80~90年代。这种方法利用EA和RL的结合来优化分类器的性能。五、结语总的来说，近年有许多工作试图在不同方向上结合RL和EA，取得了显著的成果，拓宽了ERL的应用边界。本文对ERL领域的各种研究方向和相应的分支进行了全面回顾，并总结了各方向面临的挑战和未来的研究方向。希望向研究人员呈现ERL领域的全貌，包括现有算法、技术细节、研究挑战和未来研究方向，以推动ERL领域的发展。以上内容仅为对ERL领域的简要综述，如需更详细的信息，请查阅相关论文和文献。