awesome-exploration-rl

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awesome-exploration-rl 是一个专注于强化学习（RL）中“探索方法”的精选资源库，旨在为研究者和开发者提供一份持续更新的高质量文献清单。在强化学习中，智能体需要在“探索未知”与“利用已知”之间找到平衡，这是决定算法成败的核心难题。特别是在那些需要数十甚至数百步才能达成目标的复杂环境中，如何高效地探索状态空间往往极具挑战性。awesome-exploration-rl 正是为了解决这一痛点而生，它系统性地梳理了该领域的前沿进展，帮助用户快速掌握如何提升智能体的探索效率。

这份资源库非常适合人工智能领域的研究人员、算法工程师以及正在深入学习强化学习的学生使用。无论你是希望追踪 NeurIPS、ICML、ICLR 等顶级会议的最新论文，还是寻找经典的基础理论参考，这里都能提供清晰的指引。其独特的技术亮点在于提供了一套清晰的方法分类体系：它将探索策略细分为“增强收集策略”（如动作选择扰动、状态选择引导等）和“增强训练策略”（如基于计数、预测、信息论或熵增的方法等）。这种结构化的整理方式，不仅让读者能直观理解不同算法的应用阶段和原理，还通过 MiniGrid 等环境的可视化示例，降低了理解硬探索任务的门槛。通过关注 awesome-exploration-rl，你可以紧跟 ERL 领域的发展前沿，为你的算法优化或学术研究提供坚实的理论支持和灵感来源。

使用场景

某AI实验室的研究员正在开发一款用于复杂迷宫导航的强化学习智能体，该任务属于典型的“硬探索”场景（如 MiniGrid-ObstructedMaze），要求智能体在数百步的长序列动作中找到唯一正确路径，这对探索与利用的平衡提出了极高要求。

没有 awesome-exploration-rl 时

  • 文献检索效率低下：研究员需手动在 arXiv、NeurIPS 等各大顶会中筛选“探索策略”相关论文，面对海量且分散的资源，难以快速锁定最新前沿成果，耗费大量时间在信息搜集而非算法设计上。
  • 技术选型缺乏体系：由于缺乏统一的分类标准，研究员难以厘清“基于计数的探索”与“基于信息论的探索”等方法的具体适用边界，容易盲目尝试不匹配当前场景的 SOTA 模型，导致实验方向偏差。
  • 复现与对比困难：找不到权威的资源汇总，难以系统性地对比不同探索机制（如动作选择扰动 vs 状态选择引导）在特定环境下的表现，导致基线实验设计不完整，论文论证力度不足。

使用 awesome-exploration-rl 后

  • 一站式获取前沿资源：通过该工具持续更新的列表，研究员能直接获取按年份（如 ICLR 2025、NeurIPS 2024）整理的精选论文，迅速掌握领域最新动态，将文献调研时间从数周缩短至数天。
  • 清晰的技术路线指引：借助其提供的详细分类 taxonomy，研究员能明确区分“增强收集策略”与“增强训练策略”，根据迷宫导航的稀疏奖励特性，精准定位到“基于目标（Goal Based）”或“基于计数（Count Based）”的有效方法。
  • 高效实验设计与验证：参考列表中提供的经典与最新算法示例，研究员能快速构建全面的基线对比实验，科学评估不同探索机制在长 horizon 任务中的有效性，显著提升研发迭代速度与论文质量。

awesome-exploration-rl 通过结构化的知识整理，帮助研究者从繁琐的信息噪音中解脱，专注于解决强化学习中核心的探索难题，极大提升了科研与工程落地的效率。

运行环境要求

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依赖
notes该仓库是一个强化学习探索方法（ERL）的论文列表集合（Awesome List），并非可执行的软件代码库，因此 README 中未包含具体的运行环境、依赖库或硬件需求信息。
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快速开始

强化学习中的优秀探索方法

更新于 2025年12月2日

  • 这里收集了关于**强化学习中的探索方法（ERL）**的研究论文。 该仓库将持续更新，以跟踪ERL领域的前沿进展。欢迎关注并点赞！

  • 探索与利用之间的平衡是强化学习中最核心的问题之一。 为了帮助读者更直观地理解探索问题，我们在下方提供了一个来自MiniGrid的典型高难度探索环境的可视化示例。 在这个任务中，完成目标往往需要执行数十甚至数百步的动作序列，智能体必须充分探索不同的状态-动作空间， 才能学会达成目标所需的技能。

minigrid_hard_exploration
一个典型的高难度探索环境：MiniGrid-ObstructedMaze-Full-v0。

目录

探索型强化学习方法分类

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一般来说，我们可以将强化学习过程分为两个阶段：收集阶段和训练阶段。 在收集阶段，智能体根据当前策略选择动作，并与环境交互以收集有用的经验。 在训练阶段，智能体利用收集到的经验来更新当前策略，从而获得性能更好的策略。

根据探索组件被显式应用的阶段，我们将“探索型强化学习”方法简单地分为两大类：增强型收集策略和增强型训练策略：

  • 增强型收集策略代表了在收集阶段常用的多种不同探索策略，我们进一步将其划分为四类：

    • 动作选择扰动
    • 动作选择引导
    • 状态选择引导
    • 参数空间扰动

  • 增强型训练策略代表了在训练阶段常用的多种不同探索策略，我们进一步将其划分为七类：

    • 基于计数
    • 基于预测
    • 基于信息论
    • 熵增强
    • 基于贝叶斯后验
    • 基于目标
    • (专家)演示数据

需要注意的是，这些类别之间可能存在重叠，一种算法可能同时属于多个类别。 关于RL中探索方法的其他详细综述，您可以参考Tianpei Yang等和Susan Amin等的相关研究。


一份不完全但有用的探索型强化学习方法分类。 我们为每个类别提供了一些示例方法，如上方蓝色区域所示。

以下是分类中提到的论文链接：

[1] Go-Explore: Adrien Ecoffet 等，2021年
[2] NoisyNet，Meire Fortunato 等，2018年
[3] DQN-PixelCNN: Marc G. Bellemare 等，2016年
[4] #Exploration Haoran Tang 等，2017年
[5] EX2: Justin Fu 等，2017年
[6] ICM: Deepak Pathak 等，2018年
[7] RND: Yuri Burda 等，2018年
[8] NGU: Adrià Puigdomènech Badia 等，2020年
[9] Agent57: Adrià Puigdomènech Badia 等，2020年
[10] VIME: Rein Houthooft 等，2016年
[11] EMI: Wang 等，2019年
[12] DIYAN: Benjamin Eysenbach 等，2019年
[13] SAC: Tuomas Haarnoja 等，2018年
[14] BootstrappedDQN: Ian Osband 等，2016年
[15] PSRL: Ian Osband 等，2013年
[16] HER Marcin Andrychowicz 等，2017年
[17] DQfD: Todd Hester 等，2018年
[18] R2D3: Caglar Gulcehre 等，2019年

论文

格式：
- [标题](论文链接) (发表形式，若公开则附上OpenReview评分)
  - 作者1，作者2，作者3，...
  - 关键：关键问题及见解
  - 实验环境：实验使用的环境

NeurIPS 2025

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ICML 2025

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ICLR 2025

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NeurIPS 2024

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ICML 2024

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ICLR 2024

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NeurIPS 2023

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  • 最大化探索：融合估计、规划与探索的单一目标函数

    • 刘志涵、陆淼、熊伟、钟翰、胡浩、张申奥、郑思睿、杨竹然、王兆然
    • 关键点：一个整合了估计和规划组件的单一目标函数，能够自动平衡探索与利用，实现次线性遗憾。
    • 实验环境：稀疏奖励的MuJoCo

  • 强化学习中探索对泛化的重要性研究

    • 蒋一丁、J·齐科·科尔特、罗伯塔·赖莱阿努
    • 关键点：探索、泛化、基于分布集成的探索方法。
    • 实验环境：表格型上下文MDP、Procgen和Crafter

  • 基于玻尔兹曼探索的蒙特卡洛树搜索

    • 迈克尔·潘特、穆罕默德·巴尤米、尼克·霍斯、布鲁诺·拉塞尔达
    • 关键点：结合MCTS的玻尔兹曼探索，最大熵目标下的最优动作并不一定对应于原始目标的最优动作，提出了两种改进算法。
    • 实验环境：Frozen Lake环境、航海问题、围棋

  • 通往目标的面包屑：来自人机交互反馈的监督目标选择

    • 马塞尔·托尔内·维拉塞维尔、马克斯·巴尔塞尔斯·伊·帕米耶斯、王子涵、萨梅德·戴赛、陈涛、普尔基特·阿格拉瓦尔、阿比谢克·古普塔
    • 关键点：人机交互反馈、人类反馈与策略学习的分叉机制。
    • 实验环境：Bandu、积木堆叠、厨房和推杆任务，以及四个房间和迷宫环境。

  • MIMEx：基于掩码输入建模的内在奖励

    • 林拓、艾伦·贾布里
    • 关键点：采用不同掩码分布进行伪似然估计。
    • 实验环境：PixMC-Sparse、DeepMind Control Suite

  • 利用未标注先验数据加速探索

    • 李启阳、张杰森、迪比亚·戈什、张艾米、谢尔盖·列文
    • 关键点：使用无奖励标签的先验数据，通过在线经验学习奖励模型，并以乐观奖励为未标注的先验数据打上标签。
    • 实验环境：AntMaze领域、Adroit手部操作领域，以及一个视觉模拟的机器人操作领域。

  • ε-贪心探索下深度Q网络的收敛性与样本复杂度分析

    • 张帅、李洪康、王萌、刘淼、陈品宇、卢松涛、刘思佳、穆鲁格桑、乔杜里
    • 关键点：ε-贪心探索、收敛性、样本复杂度。
    • 实验环境：数值实验

  • 乐观主义的陷阱：通过随机化风险准则进行分布强化学习

    • 曹泰贤、韩承烨、李熙洙、李京宰、李正宇
    • 关键点：分布强化学习、随机化风险准则、乐观探索。
    • 实验环境：Atari 55款游戏。

  • CQM：基于量化世界模型的课程式强化学习

    • 李承宰、曹大瑟、朴宗海、金亨镇
    • 关键点：课程式强化学习、量化世界模型。
    • 实验环境：PointNMaze

  • 强化学习中的安全探索：广义形式与算法

    • 渡边彰史、桥本亘、沈勋、桥本一宗
    • 关键点：安全探索、广义形式、安全探索算法、安全探索元算法。
    • 实验环境：网格世界和Safety Gym

  • 后继者-前驱者内在探索

    • 俞昌珉、尼尔·伯吉斯、马尼什·萨哈尼、塞缪尔·J·格什曼
    • 关键点：基于转移序列的回溯结构，结合前瞻与回溯信息。
    • 实验环境：网格世界、MountainCar、Atari

  • 基于价值条件状态熵的强化学习加速探索

    • 金东英、申振宇、彼得·阿贝尔、徐永教
    • 关键点：价值条件状态熵探索。
    • 实验环境：MiniGrid、DeepMind Control Suite和Meta-World

  • ELDEN：基于局部依赖关系的探索

    • 王子昭、胡家恒、彼得·斯通、罗伯托·马丁-马丁
    • 关键点：局部依赖关系、探索奖励、内在动机，鼓励发现实体间的新型交互。
    • 实验环境：从二维网格世界到三维机器人任务。

ICML 2023

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  • 情境马尔可夫决策过程中的全局与 episodic 奖励用于探索的研究

    • 米卡埃尔·亨纳夫、蒋敏琪、罗伯塔·赖莱阿努
    • 关键词：全局新颖性奖励、episodic 新颖性奖励、共享结构
    • 实验环境：Mini-Hack 套件、Habitat 和蒙特祖玛的复仇

  • 事后好奇心：随机环境中的内在探索

    • 丹尼尔·贾雷特、科伦坦·塔莱克、弗洛朗·阿尔切、托马斯·梅斯纳、雷米·穆诺斯、米哈尔·瓦尔科
    • 关键词：随机环境、将“噪声”与“新颖性”分离、BYOL-Hindsight
    • 实验环境：Pycolab 迷宫、Atari、Bank Heist

  • 基于奇异值分解的深度强化学习表示与探索

    • 雅什·钱达克、桑塔努·塔库尔、赵汉·丹尼尔·郭、唐云浩、雷米·穆诺斯、威尔·达布尼、黛安娜·博尔萨
    • 关键词：奇异值分解、状态访问频率的相对大小、将该分解方法扩展到大规模领域
    • 实验环境：DMLab-30、DM-Hard-8

  • 多模态轨迹优化的重参数化策略学习

    • 黄志傲、梁立天、凌展、李轩林、甘创、苏浩
    • 关键词：多模态策略参数化、最优轨迹的生成模型
    • 实验环境： bandit、MetaWorld、2D 迷宫

  • 通过抛硬币估计强化学习中探索的伪计数

    • 萨姆·洛贝尔、阿希尔·巴加里亚、乔治·科尼达里斯
    • 关键词：基于计数的探索、对 Rademacher 分布样本（或抛硬币）取平均
    • 实验环境：Atari、D4RL、FETCH

  • 最大熵探索的快速收敛率

    • 达尼尔·蒂亚普金、丹尼斯·贝洛梅斯特尼、达尼埃莱·卡兰德里埃洛、埃里克·穆兰、雷米·穆诺斯、阿列克谢·瑙莫夫、皮埃尔·佩罗、唐云浩、米哈尔·瓦尔科、皮埃尔·梅纳尔
    • 关键词：最大化访问熵、博弈论算法、轨迹熵
    • 实验环境：Double Chain MDP

  • 利用大型语言模型引导强化学习中的预训练

    • 杜宇青、奥利维亚·沃特金斯、王子涵、克莱德里克·科拉斯、特雷弗·达雷尔、皮特·阿比尔、阿比舍克·古普塔、雅各布·安德烈亚斯
    • 关键词：利用文本语料库中的背景知识来塑造探索行为，奖励智能体完成由语言模型根据当前状态描述所建议的目标。
    • 实验环境：Crafter、Housekeep

  • 具身智能体是否梦见像素化的羊？：基于语言指导的世界建模的具身决策

    • 科尔比·诺丁汉、普里特维拉吉·阿曼纳布鲁卢、阿拉恩·苏尔、叶津·崔、汉娜内·哈吉希日齐、萨米尔·辛格、罗伊·福克斯
    • 关键词：用于规划和探索的抽象世界模型（AWM）、LLM 引导的探索、梦阶段和醒阶段
    • 实验环境：Minecraft

  • 无小区的潜在 Go-Explore

    • 凯文·加卢勒德克、埃马纽埃尔·德尔安德拉莱亚
    • 关键词：潜在 Go-Explore、学习得到的潜在表征
    • 实验环境：2D 迷宫、panda-gym、Atari

  • 超越想象：利用世界模型最大化 episodic 可达性

    • 傅瑶、彭润、李洪洛克
    • 关键词：一种旨在最大化每步可达性扩展的 episodic 内在奖励
    • 实验环境：Minigrid、DeepMind Control Suite

  • 利用离线数据实现高效的在线强化学习

    • 菲利普·J·鲍尔、劳拉·史密斯、伊利亚·科斯特里科夫、谢尔盖·列文
    • 关键词：样本效率与探索、简单地将现有的 off-policy 方法应用于在线学习时的离线数据、影响性能的关键因素、一组建议
    • 实验环境：D4RL AntMaze、Locomotion、Adroit

  • 通过随机网络蒸馏进行反探索

    • 亚历山大·尼库林、弗拉季斯拉夫·库伦科夫、丹尼斯·塔拉索夫、谢尔盖·科列斯尼科夫
    • 关键词：不确定性估计器、反探索奖励、特征线性调制
    • 实验环境：D4RL

  • 探索对多智能体 Q 学习动态收敛与性能的影响

    • 阿马尔·侯赛因、弗朗切斯科·贝拉尔迪内利、达里奥·帕卡尼亚
    • 关键词：在任意游戏中，即使无法保证收敛到均衡点，探索如何影响强化学习动态？
    • 实验环境：Network Shapley Game、Network Chakraborty Game、任意游戏

  • 多智能体强化学习的自适应熵正则化框架

    • 金宇俊、成英哲
    • 关键词：自适应熵正则化框架、适当的探索熵水平、解耦的价值函数
    • 实验环境：SMAC、多智能体 HalfCheetah

  • 懒惰智能体：解决多智能体强化学习中稀疏奖励问题的新视角

    • 刘博尹、蒲志强、潘毅、易建强、梁艳艳、张杜
    • 关键词：通过影响外部状态避免懒惰智能体、个体勤勉内在动机（IDI）与协作勤勉内在动机（CDI）、外部状态转移模型
    • 实验环境：SMAC、Google Research Football

  • 深度强化学习中探索的自动内在奖励塑造

    • 袁明琦、李博、金鑫、曾文俊
    • 关键词：从预定义集合中选择塑造函数、一个内在奖励工具包
    • 实验环境：MiniGrid、Procgen 和 DeepMind Control Suite

  • LESSON：通过选项框架学习整合强化学习中的探索策略

    • 金宇俊、金正惠、成英哲
    • 关键词：option-critic 模型、自适应选择最有效的探索策略
    • 实验环境：MiniGrid 和 Atari

ICLR 2023

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NeurIPS 2022

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  • 通过约束优化兑现内在奖励（海报：8, 7, 7）

    • Eric Chen、Zhang-Wei Hong、Joni Pajarinen、Pulkit Agrawal
    • 关键点：自动调整内在奖励的重要性，基于原则的约束策略优化方法
    • 实验环境：Atari

  • 你只活一次：基于学习奖励塑造的单次强化学习（海报：6, 6, 5, 5）

    • Annie S. Chen、Archit Sharma、Sergey Levine、Chelsea Finn
    • 关键点：单次强化学习，Q加权对抗性学习（QWALE），分布匹配策略
    • 实验环境：桌面整理、Pointmass、修改版HalfCheetah、修改版Franka-Kitchen

  • 通过结构化世界模型进行好奇探索实现零样本目标操作（海报：8, 7, 6）

    • Cansu Sancaktar、Sebastian Blaes、Georg Martius
    • 关键点：良好模型与良好探索之间的自我强化循环，通过基于模型的规划实现对下游任务的零样本泛化
    • 实验环境：游乐场、Fetch Pick & Place Construction

  • 基于模型的贝叶斯探索终身强化学习（海报：7, 6, 6）

    • Haotian Fu、Shangqun Yu、Michael Littman、George Konidaris
    • 关键点：层次化贝叶斯后验
    • 实验环境：Mujoco和Meta-world的HiP-MDP版本

  • 关于非线性强化学习中无奖励探索的统计效率（海报：7, 6, 5, 5）

    • Jinglin Chen、Aditya Modi、Akshay Krishnamurthy、Nan Jiang、Alekh Agarwal
    • 关键点：样本高效的无奖励探索，可探索性或可达性假设
    • 实验环境：无

  • DOPE：双重乐观与悲观探索用于安全强化学习（海报：8, 7, 4）

    • Archana Bura、Aria Hasanzadezonuzy、Dileep Kalathil、Srinivas Shakkottai、Jean-Francois Chamberland
    • 关键点：基于模型的安全强化学习，有限 horizon 约束马尔可夫决策过程，带有保守约束的探索奖励（乐观与悲观结合）
    • 实验环境：分解型 CMDP 环境

  • 贝叶斯乐观优化：基于模型的强化学习中的乐观探索

    • Chenyang Wu、Tianci Li、Zongzhang Zhang、Yang Yu
    • 关键点：面对不确定性时的乐观态度（OFU），贝叶斯乐观优化
    • 实验环境：RiverSwim、Chain、随机 MDPs。

  • 逆向强化学习中的主动探索（海报：7, 7, 7, 7）

    • David Lindner、Andreas Krause、Giorgia Ramponi
    • 关键点：主动探索未知环境和专家策略，无需环境的生成模型
    • 实验环境：四条路径、随机 MDPs、双链、链、Gridworld

  • 稀疏奖励下的探索引导奖励塑造强化学习（海报：6, 6, 4）

    • Rati Devidze、Parameswaran Kamalaruban、Adish Singla
    • 关键点：奖励塑造、内在奖励函数、基于探索的奖励加成。
    • 实验环境：Chain、Room、Linek

  • 蒙特卡洛增强演员-评论家算法：从次优示范中学习稀疏奖励深度强化学习（海报：6, 6, 5, 5）

    • Albert Wilcox、Ashwin Balakrishna、Jules Dedieu、Wyame Benslimane、Daniel S. Brown、Ken Goldberg
    • 关键点：无参数，标准 TD 目标与未来奖励蒙特卡洛估计值中的最大值。
    • 实验环境：Pointmass 导航、方块提取、序列推动、开门、方块提升

  • 激励组合多臂赌博机探索（海报：7, 6, 5, 3）

    • Xinyan Hu、Dung Daniel Ngo、Aleksandrs Slivkins 和 Zhiwei Steven Wu
    • 关键点：激励探索，大规模结构化动作集和高度相关的信念，组合半赌博机。
    • 实验环境：无

ICML 2022

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ICLR 2022

(点击收起)

NeurIPS 2021

(点击收起)

经典探索型强化学习论文

(点击收起)

贡献

我们的目标是为对强化学习中探索方法感兴趣的人提供一份入门级论文指南。 如果您有兴趣参与贡献，请参阅此处以获取贡献说明。

许可证

Awesome Exploration RL 采用 Apache 2.0 许可证发布。

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常见问题

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