基于历史经验的在线自适应策略：强化学习在动态环境下的适应性突破

《IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence》：Learn to Adapt: A Policy for History-Based Online Adaptation

　　本文针对强化学习（RL）智能体在环境条件变化时性能下降的问题，提出了一种基于历史状态-动作转换的在线自适应框架。该研究通过引入历史适配器模块和状态编码器网络，使智能体能够利用过往经验提取潜在特征，从而在无需额外传感器数据的情况下实现策略的动态调整。实验表明，该方法在高度动态的机器人控制任务中显著优于传统RL算法，且性能可与接收特权信息的智能体相媲美，为RL在真实场景（如自动驾驶、机器人导航）中的部署提供了轻量级、高效的解决方案。

　　

在当今高度自动化的系统中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）已成为机器人控制、自动驾驶和无人机导航等复杂环境下的关键技术。然而，尽管RL智能体在理想条件下表现出色，一旦环境参数（如摩擦系数、机器人物理属性或重力条件）发生变化，其性能往往会急剧下降。例如，一辆在晴朗天气下行驶自如的自动驾驶汽车，可能在雨雪天气中因路面湿滑而失控。这种脆弱性严重限制了RL在真实世界的应用，因为现实环境充满不确定性，且难以通过预训练覆盖所有可能场景。

传统解决方案主要依赖三类方法：一是通过域随机化（Domain Randomization）在训练中暴露智能体于多样化环境，但这类方法可能导致策略过于保守；二是依赖系统识别（System Identification）或额外传感器数据提供环境参数，但成本高昂且常不具实时性；三是利用元强化学习（Meta-RL）让智能体快速适应新任务，但其训练数据需求大且调参复杂。面对这些局限，布达佩斯技术与经济大学的Peter Farkas等人提出了一种轻量级、经验驱动的在线自适应框架，旨在通过挖掘历史状态-动作序列中的隐含信息，使智能体能够动态调整策略以应对变化条件。该研究发表于《IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence》，为RL的实用化提供了新思路。

为实现在线自适应，作者设计了包含状态编码器（State Encoder）和历史适配器（Adaptor Module）的架构。状态编码器将特权信息（如机器人物理参数或重力值）压缩为潜在表征_priv，而历史适配器则基于长短期记忆网络（LSTM）分析过往的状态-动作序列（如机器人位置、动作指令及可观测的域特定数据），预测缺失的潜在特征_priv。训练阶段，智能体（以近端策略优化PPO为算法基础）在仿真环境中接收真实特权信息，同时适配器通过监督学习（损失函数为平均绝对误差MAE）学习估计这些信息；部署阶段，智能体仅依赖历史数据即可生成替代特征，形成闭环反馈，从而实时适应环境变化。该方法在自定义差分驱动机器人（DDR）环境和MuJoCo机器人控制任务中进行了验证，涵盖物理参数突变和运动状态估计两种场景。

实验结果凸显框架有效性

在DDR环境中，智能体需在动态参数（如机器人质量、轮径、电机常数）随机变化的情况下完成避障导航任务。当特权信息（如物理参数）不可用时，PPO_our（本文方法）的成功率达84.5%，远超仅接收基础信息的PPO_real（73.5%），且与接收真实特权信息的PPO_priv（87.0%）性能相当。更重要的是，PPO_our的控制策略更平滑，能量消耗降低30%，避免了PPO_real因频繁转向产生的振荡行为。在运动状态估计任务中（模拟传感器缺失场景），PPO_our仍能实现81.5%的成功率，显著优于PPO_real（49.0%）和元RL算法ESCP（13.0%），证明适配器能有效从历史数据中重建运动特征。

泛化能力验证于复杂机器人任务

在MuJoCo的Hopper、Walker和Humanoid环境中，作者通过改变重力值模拟动态条件。PPO_our在Humanoid任务中的平均行进距离达23.9米，接近PPO_priv（27.7米），且远高于PPO_real（17.1米）。随着环境复杂度增加，本文方法的优势更加明显，表明其适用于高维状态-动作空间的任务。相比之下，ESCP因依赖SAC算法和元学习框架，在复杂控制中表现不佳，凸显了本文轻量级设计的优势。

适配器精度与效率分析

历史适配器的预测误差随时间逐步降低（图4），表明其能动态学习环境变化的表征。尽管潜在特征估计并非完全精确，但已足够支撑策略调整。此外，PPO_our的训练收敛曲线与特权算法重叠，说明新增模块未引入不稳定因素，且计算效率优于基于卷积的RMA等方法。

本研究证实，基于历史经验的在线自适应框架能有效提升RL智能体在动态环境中的鲁棒性。其核心意义在于：第一，通过提取历史序列中的隐含信息，替代了传统方法依赖的昂贵传感器或域识别模块，降低了现实部署成本；第二，轻量化的LSTM网络设计兼顾效率与性能，适用于自动驾驶、机器人等实时系统；第三，该框架与模型无关，可扩展至其他RL算法或复杂任务。未来工作可探索更高效的历史信息压缩方法，以进一步减少计算开销。总体而言，这项研究为RL在不确定环境下的应用提供了实用化路径，标志着自适应控制向“感知-记忆-决策”一体化迈出关键一步。