摘要

本文介绍了一种名为“外部模型激励代理”（EMMA）的框架，旨在通过强化学习（RL）代理在不断变化的环境中提高外部模型的适应效率。该框架通过两个模块——兴趣场和兴趣场行为塑造，实现对代理行为的激励，从而在不改变代理奖励的情况下，增强环境采样以促进外部模型的学习。实验结果表明，该方法在外部模型适应环境变化方面优于传统方法，提高了效率和性能。

原理

EMMA框架的核心在于通过兴趣场（Interest Field）和兴趣场影响（POI Influence）两个模块，激励代理在执行任务的同时，收集更多对学习外部模型有用的“兴趣”数据。兴趣场定义了观察空间中每个观察的“兴趣”程度，而兴趣场影响模块则利用这些兴趣信息来塑造代理的行为，使其更倾向于访问高兴趣区域。具体实现中，采用了基于不确定性的兴趣场算法和基于技能采样的行为塑造算法，通过这些算法，代理能够更有效地收集有助于外部模型适应环境变化的数据。

流程

在每个训练周期中，代理首先通过兴趣场算法计算整个观察空间的兴趣值。随后，兴趣场影响模块根据这些兴趣值，通过技能采样算法选择一个技能，该技能将指导代理在接下来的整个周期中执行任务。在收集了一定数量的数据后，外部模型和策略模型都会根据这些新数据进行更新。例如，在一个地下采矿机器人的案例中，当环境变化（如温度分布改变）时，EMMA框架会引导机器人访问那些未探索的高温度区域，以更新其安全模型。

应用

EMMA框架的应用前景广泛，尤其适用于需要快速适应环境变化的复杂系统，如机器人、智能设备等。该框架不仅能够提高外部模型在环境变化中的适应效率，还能够应用于世界模型、策略模型和安全预测模型等多种外部模型的学习。未来，该框架有望进一步推动强化学习在动态环境中的应用，特别是在需要高度适应性和安全性的场景中。