Langevin Soft Actor-Critic: Efficient Exploration through Uncertainty-Driven Critic Learning

现有的演员-评论家算法在连续控制强化学习（RL）任务中非常流行，但由于缺乏有效的探索机制，导致样本效率低下。受汤普森采样在强化学习中高效探索成功的启发，我们提出了一种新的无模型强化学习算法——朗之万软演员评论家（LSAC），该算法优先通过不确定性估计来增强评论家的学习，而不是优化策略。LSAC采用了三项关键创新：通过基于分布式的朗之万蒙特卡罗（LMC）进行近似汤普森采样的$Q$值更新，使用并行回火以探索$Q$函数后验的多个模式，以及通过$Q$动作梯度正则化的扩散合成状态-动作样本。我们的大量实验表明，LSAC在连续控制任务上优于或匹配主流无模型强化学习算法的性能。值得注意的是，LSAC标志着基于LMC的汤普森采样在具有连续动作空间的连续控制任务中的首次成功应用。

该论文试图解决现有演员-评论家（actor-critic）算法在连续控制强化学习任务中样本效率低下的问题，主要是由于缺乏有效的探索机制。这是一个持续存在的挑战，但通过引入新的探索方法，如Thompson采样，可以提供一种新颖的解决方案。

关键思路是提出了一种名为Langevin Soft Actor Critic (LSAC)的新模型自由强化学习算法。相比传统方法，LSAC通过以下三个创新点增强其性能：1) 使用分布式的Langevin Monte Carlo (LMC)进行近似Thompson采样的Q值更新；2) 利用并行温度法探索Q函数后验的多个模式；3) 使用扩散合成的状态-动作样本，并通过Q动作梯度进行正则化。这种方法优先考虑了通过不确定性估计来改进批评家（critic）的学习，而不是单纯优化策略。

实验设计广泛，涵盖了多种连续控制任务，并证明LSAC在这些任务上表现优异或至少与主流模型自由RL算法持平。值得注意的是，这是首次成功将基于LMC的Thompson采样应用于具有连续动作空间的连续控制任务。此外，论文提到所有代码均已开源，这为后续研究提供了宝贵的资源。未来的研究方向可能包括进一步优化算法参数，探索更多应用场景以及与其他探索策略的结合。

近年来，在这个领域内，其他相关研究也取得了显著进展，例如： 1. 'Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor' 2. 'Deep Exploration via Bootstrapped DQN' 3. 'Noisy Networks for Exploration' 4. 'Exploration by Random Network Distillation' 这些研究都致力于提高强化学习中的探索效率，但LSAC的独特之处在于它将Langevin动力学和Thompson采样结合到了连续控制环境中。