Online-Modellauswahl steigert Effizienz im Reinforcement Learning
Eine neue Studie, veröffentlicht auf arXiv, zeigt, wie Online‑Modellauswahl die Trainingsprozesse von Reinforcement‑Learning‑Agenten deutlich optimieren kann. Durch die dynamische Auswahl des am besten geeigneten Agenten aus einer vorgegebenen Agentenklasse wird die Lernleistung gesteigert und die Ressourcennutzung verbessert.
Im Fokus steht die Herausforderung, in Echtzeit die optimale Konfiguration eines RL‑Agents zu bestimmen. Der Ansatz nutzt dabei ein adaptives Auswahlverfahren, das kontinuierlich die Leistung verschiedener Agenten überwacht und denjenigen auswählt, der unter den aktuellen Bedingungen am effektivsten arbeitet.
Die Autoren legen besonderen Wert auf drei zentrale Kriterien: effiziente Ressourcenzuteilung, Anpassungsfähigkeit an nicht‑stationäre Dynamiken und stabile Trainingsresultate über unterschiedliche Zufallsseed‑Werte hinweg. Diese theoretischen Leitlinien bilden die Grundlage für die Entwicklung des Auswahlmechanismus.
Die theoretischen Erkenntnisse werden durch umfangreiche Experimente untermauert. Dabei wurden Aufgaben wie die Auswahl neuronaler Architekturen, die Bestimmung optimaler Schrittgrößen und sogar selbstregulierende Modellauswahl in verschiedenen RL‑Umgebungen getestet. Die Ergebnisse demonstrieren signifikante Leistungssteigerungen und eine verbesserte Stabilität des Trainings.