Miten Soft Actor-Criticin harjoitusaika verrataan DQN:ään OpenAI Gym -ympäristöissä

1. Koulutusaika:
- Hakutuloksissa ei suoraan verrata SAC:n ja DQN:n harjoitusaikoja. Ne tarjoavat kuitenkin joitain oivalluksia:
- SAC:n Spinning Up -dokumentaatiossa mainitaan, että toteutus ei tue rinnakkaisua, mikä voi vaikuttaa harjoitusaikaan verrattuna rinnakkaisiin algoritmeihin, kuten DQN.
- Tutkimuspaperin [4] vertailevassa tutkimuksessa havaittiin, että DQN:llä ja A2C:llä (politiikan gradienttimenetelmä) oli heikko ja epäluotettava suorituskyky tietyissä hermoverkkoarkkitehtuureissa, kun taas algoritmit, kuten PPO, osoittivat yhdenmukaisempaa suorituskykyä eri arkkitehtuureissa.
- Tämä viittaa siihen, että hyperparametrien ja verkkoarkkitehtuurin valinnalla voi olla merkittävä vaikutus eri RL-algoritmien, mukaan lukien SAC ja DQN, koulutusaikaan ja suorituskykyyn.

2. Suorituskyky:
- Hakutulokset osoittavat, että SAC ylittää yleensä DQN:n jatkuvissa ohjaustehtävissä, kuten Mountain Car Continuous -ympäristössä.
- Erillisissä toimintatiloissa, kuten CartPole, DQN toimii yleensä paremmin kuin SAC.
- SAC:n Spinning Up -dokumentaatiossa todetaan, että se on suunniteltu jatkuviin toimintatiloihin, eikä se välttämättä toimi yhtä hyvin erillisissä toimintatiloissa.
- Vertailevassa tutkimuksessa [5] havaittiin, että vaikka DQN on erinomainen erillisissä toimintatiloissa, DDPG (SAC:n edeltäjä) soveltuu paremmin jatkuviin ohjaustehtäviin, ja PPO näyttää tasaisen suorituskyvyn eri ympäristöissä.

Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka hakutulokset eivät tarjoa suoraa vertailua SAC:n ja DQN:n harjoitusajasta, ne viittaavat siihen, että näiden algoritmien suorituskyky voi vaihdella riippuen erityisestä ympäristöstä ja tehtävästä sekä hyperparametrien valinnasta ja verkkoarkkitehtuurista. . SAC:lla näyttää olevan etu jatkuvissa ohjaustehtävissä, kun taas DQN voi toimia paremmin erillisissä toimintatiloissa. Näiden algoritmien harjoitteluaikaan voivat vaikuttaa myös tekijät, kuten rinnakkaisuus sekä ympäristön ja tehtävän monimutkaisuus.