arXiv · cs.AI· Joonyoung Lim·· 15 小时前AI 评分29
用大规模并行加速安全强化学习
Accelerating Safe Reinforcement Learning with Massive Parallelism
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Joonyoung Lim
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2611.08273v1
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AI 导读
针对大规模并行训练中短 rollout 与 CMDP 全回合成本约束不匹配的问题，研究者将错开的环境重置建模为短轨迹片段上的相位混合分布，并提出相位聚合成本估计器，从短 rollout 批次重建回合级成本估计。该方法结合有限样本不确定性与分布失配的约束收紧框架，兼容 on-policy 优化；基于 MJX 实现的 Safety Gym 实验显示，其性能与非大规模并行实现相当，同时大幅缩短实际训练时间。该工作已被 NeurIPS 2026 接收。
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