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元强化学习的准蒙特卡罗初始化
2026-07-27
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Julian G. Soltes
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arXiv:2607.21637v1 公告类型：新 摘要：本文探讨了现代基准环境中元强化学习的准蒙特卡罗 (QMC) 权重初始化的功效。各种采样方法用于限制基于群体的搜索，并从一组基线任务中聚合最佳先验。当外推到类似的看不见的连续控制环境时，与现代正交 (SB3) 默认值相比，QMC 元先验显示了训练收敛性的改进。在不同的任务中，正交方向对于无偏搜索来说具有全局优越性。
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