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Robustes adversariales Reinforcement Learning gewinnt zunehmend an Bedeutung, wenn Agenten in realen Umgebungen mit unsicheren Störungen umgehen müssen. In diesem Ansatz wird das Training häufig als Nullsummenspiel zwischen einem Protagonisten und einem Adversary formuliert, um die Policy-Resilienz zu erhöhen. Doch die lernfähige Natur des Adversaries führt zu Nicht-Stationarität in den Lerndynamiken, was die Stabilität und Konvergenz des Trainings stark beeinträchtigt – besonders in hochdimensionalen, komplexen Szenarien.

Deep‑Q‑Netzwerke (DQNs) schätzen zukünftige Belohnungen, indem sie aus Transitions im Replay‑Buffer lernen. Dabei basieren die Ziel‑Updates häufig auf Zuständen, die durch Aktionen einer früheren, oft suboptimalen Policy erzeugt wurden. Diese Zustände liefern nicht immer aussagekräftige Lernsignale, was die Varianz der Updates erhöht und die Stabilität des Lernprozesses beeinträchtigt.