基于进化强化学习的机器人运动控制研究

基于进化强化学习的机器人运动控制研究摘要本文针对机器人运动控制任务，研究基于进化策略（Evolution Strategies, ES）的强化学习算法，并将其与主流强化学习基线方法（如PPO）进行对比。通过在高维连续控制环境（HalfCheetah-v3）中进行实验，评估了进化策略在样本效率、最终性能与稳定性方面的表现，并设计了消融实验以分析关键超参数（种群规模、噪声标准差、学习率）对算法性能的影响。实验结果表明，进化策略在机器人运动控制任务中能够达到与PPO相近的最终性能，且具有更好的并行扩展性和参数鲁棒性。本文提供了完整的实验环境配置、代码实现、训练流程及可视化分析，为进化强化学习在机器人控制领域的应用提供了可复现的参考。关键词：进化策略；强化学习；机器人控制；对比实验；消融分析1. 引言近年来，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）在机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域取得了显著进展。然而，传统基于梯度的方法（如策略梯度、PPO等）存在超参数敏感、训练不稳定、难以并行化等问题。进化算法（Evolutionary Algorithms, EA）作为一种无梯度的黑盒优化方法，通过模拟自然选择过程直接优化策略参数，具有天然的并行性和对非平稳环境的鲁棒性。将进化思想与强化学习相结合的进化强化学习（Evolutionary Reinforcement Learning, ERL）逐渐成为研究热点，尤其在高维连续控制任务中展现出巨大潜力。本文