DeepMind最新研究《Dense and Diverse Goal Coverage in Multi Goal Reinforcement Learning》提出一种全新算法——DDGC（Dense & Diverse Goal Coverage），突破了传统强化学习在多目标场景中“高回报但低多样性”的局限。它能在保持高收益的同时，实现对多个目标状态的均衡覆盖，极大提升策略的鲁棒性与泛化能力。
核心亮点：
新目标函数设计：将“回报最大化”与“目标多样性”统一为一个可优化的目标函数 Z(π)=Jγ(π)+IS+(π)Z(\\pi)=J_\\gamma(\\pi)+I_{S+}(\\pi)Z(π)=Jγ(π)+IS+(π)，兼顾回报与目标分布均匀性。
基于Frank–Wolfe框架：采用凸优化思路迭代更新策略混合，保证算法收敛性与可解释性。
自适应奖励机制：为稀疏目标设计自定义奖励 r(s)=1−d^(s)r(s)=1-d̂(s)r(s)=1−d^(s)，使算法优先探索访问频率低的目标。
离线RL子例程集成：每步通过Fitted Q Iteration（FQI）更新策略，理论上提供 O(1/K)O(1/K)O(1/K) 的收敛界。
理论保障完善：提供严格性能上界与收敛性证明，误差来源（近似误差、采样误差）均被形式化量化。
支持连续空间扩展：结合连续版FQI（Fitted Actor-Critic）及离散化估计，适用于复杂机器人控制环境。
经验验证优越：在Reacher、Pusher、Ant、HalfCheetah等标准环境中，DDGC在“回报”与“目标多样性”两项指标上均优于SAC、SMM等基线。
应用场景 / 用户反馈 / 实验结果： 适用于多目标强化学习、机器人控制、自动探索、分子结构发现等需要多样目标覆盖的场景。 实验表明：
在合成MDP中，DDGC能在多个目标状态上实现近乎均匀分布；
在Brax多目标基准中，DDGC在保持高回报的同时实现最高“部分熵”和“Gini多样性”分数；
相比SAC仅聚焦单一路径，DDGC显著提升策略稳健性与泛化能力。
? 论文：arXiv:2510.25311v1
#强化学习 #DeepMind #多目标优化 #探索算法 #机器人控制 #AI研究 #分布式 #离线学习 #机器智能 #谷歌
核心亮点：
新目标函数设计：将“回报最大化”与“目标多样性”统一为一个可优化的目标函数 Z(π)=Jγ(π)+IS+(π)Z(\\pi)=J_\\gamma(\\pi)+I_{S+}(\\pi)Z(π)=Jγ(π)+IS+(π)，兼顾回报与目标分布均匀性。
基于Frank–Wolfe框架：采用凸优化思路迭代更新策略混合，保证算法收敛性与可解释性。
自适应奖励机制：为稀疏目标设计自定义奖励 r(s)=1−d^(s)r(s)=1-d̂(s)r(s)=1−d^(s)，使算法优先探索访问频率低的目标。
离线RL子例程集成：每步通过Fitted Q Iteration（FQI）更新策略，理论上提供 O(1/K)O(1/K)O(1/K) 的收敛界。
理论保障完善：提供严格性能上界与收敛性证明，误差来源（近似误差、采样误差）均被形式化量化。
支持连续空间扩展：结合连续版FQI（Fitted Actor-Critic）及离散化估计，适用于复杂机器人控制环境。
经验验证优越：在Reacher、Pusher、Ant、HalfCheetah等标准环境中，DDGC在“回报”与“目标多样性”两项指标上均优于SAC、SMM等基线。
应用场景 / 用户反馈 / 实验结果： 适用于多目标强化学习、机器人控制、自动探索、分子结构发现等需要多样目标覆盖的场景。 实验表明：
在合成MDP中，DDGC能在多个目标状态上实现近乎均匀分布；
在Brax多目标基准中，DDGC在保持高回报的同时实现最高“部分熵”和“Gini多样性”分数；
相比SAC仅聚焦单一路径，DDGC显著提升策略稳健性与泛化能力。
? 论文：arXiv:2510.25311v1
#强化学习 #DeepMind #多目标优化 #探索算法 #机器人控制 #AI研究 #分布式 #离线学习 #机器智能 #谷歌
