Experience Replay and Parameter Synchronization in Distributed Robot RL

本文深入研究了分布式机器人强化学习中的经验回放与参数同步机制。文章比较了不同的经验回放策略（集中式回放、分布式回放、优先级回放）和参数同步方法（同步SGD、异步SGD、弹性平均SGD），分析了各方法在样本效率、收敛速度、最终性能方面的优劣。文章还提出了一种自适应同步频率的方法，在通信效率和训练稳定性之间取得平衡。适用场景包括分布式机器人策略训练、多机器人协同学习等领域。来源机构包括MIT、CMU、DeepMind等研究机构。