Ensemble Elastic DQN: reducción de sobrestimación en DQN

Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo basados en valores, como Deep Q-Networks (DQN), han demostrado un gran potencial en entornos de control discretos, pero adolecen de un sesgo de sobrestimación que puede degradar su rendimiento. Este sesgo surge cuando la maximización sobre estimaciones ruidosas en los objetivos bootstrap amplifica errores, llevando a políticas subóptimas. Técnicas como los métodos de conjunto (ensemble) y los retornos de múltiples pasos han sido empleadas por separado para mejorar la estabilidad y eficiencia muestral, pero su interacción no se comprende del todo. Investigaciones recientes proponen algoritmos como Ensemble Elastic DQN (EEDQN), que combina retornos elásticos adaptativos con agregación de objetivos basada en conjunto. En lugar de usar pruebas de similitud de estados basadas en agrupaciones, EEDQN introduce una regla ligera de diferencia de valores Q para construir retornos adaptativos de forma más sencilla. Además, aplica una agregación dependiente del horizonte: para objetivos de un solo paso utiliza la media del conjunto, mientras que para retornos elásticos más largos emplea el mínimo del conjunto. Este diseño busca reducir estimaciones bootstrap excesivamente optimistas sin hacer todas las actualizaciones uniformemente conservadoras. Los resultados en entornos de referencia muestran mejoras significativas en el rendimiento final, aunque la mejor estrategia de conservadurismo depende del entorno, lo que revela interacciones complejas entre la longitud adaptativa del retorno y la agregación del conjunto.

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