Wie verhält sich die Trainingszeit von Soft Actor-Critic im Vergleich zu DQN in OpenAI Gym-Umgebungen?

1. Trainingszeit:
- Die Suchergebnisse vergleichen die Trainingszeit von SAC und DQN nicht direkt. Sie geben jedoch einige Einblicke:
– In der Spinning Up-Dokumentation für SAC wird erwähnt, dass die Implementierung keine Parallelisierung unterstützt, was sich im Vergleich zu parallelisierten Algorithmen wie DQN auf die Trainingszeit auswirken könnte.
– Die Vergleichsstudie in der Forschungsarbeit [4] ergab, dass DQN und A2C (eine Policy-Gradienten-Methode) bei bestimmten neuronalen Netzwerkarchitekturen eine schlechte und unzuverlässige Leistung aufwiesen, während Algorithmen wie PPO über verschiedene Architekturen hinweg eine konsistentere Leistung zeigten.
– Dies deutet darauf hin, dass die Wahl der Hyperparameter und der Netzwerkarchitektur einen erheblichen Einfluss auf die Trainingszeit und Leistung verschiedener RL-Algorithmen, einschließlich SAC und DQN, haben kann.

2. Leistung:
- Die Suchergebnisse zeigen, dass SAC DQN bei kontinuierlichen Kontrollaufgaben, wie etwa der Mountain Car Continuous-Umgebung, im Allgemeinen übertrifft.
– In diskreten Aktionsräumen wie CartPole schneidet DQN tendenziell besser ab als SAC.
– In der Spinning Up-Dokumentation für SAC wird darauf hingewiesen, dass es für kontinuierliche Aktionsräume konzipiert ist und in diskreten Aktionsräumen möglicherweise nicht so gut funktioniert.
- Die Vergleichsstudie in [5] ergab, dass sich DQN zwar in diskreten Aktionsräumen auszeichnet, DDPG (ein Vorgänger von SAC) jedoch besser für kontinuierliche Kontrollaufgaben geeignet ist und PPO in verschiedenen Umgebungen eine konsistente Leistung zeigt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Suchergebnisse zwar keinen direkten Vergleich der Trainingszeit zwischen SAC und DQN bieten, aber darauf hindeuten, dass die Leistung dieser Algorithmen je nach spezifischer Umgebung und Aufgabe sowie der Wahl der Hyperparameter und der Netzwerkarchitektur variieren kann . SAC scheint bei kontinuierlichen Kontrollaufgaben im Vorteil zu sein, während DQN in diskreten Aktionsräumen möglicherweise eine bessere Leistung erbringt. Die Trainingszeit dieser Algorithmen kann auch durch Faktoren wie Parallelisierung und die Komplexität der Umgebung und Aufgabe beeinflusst werden.