是的，AutoML（自动化机器学习）可以应用于强化学习（RL），以简化和优化 RL 管道的各个组成部分。 AutoML 工具旨在自动化超参数调整、神经架构搜索和算法选择等任务，这些任务在机器学习中至关重要但耗时。 在 RL 中，这种自动化可以帮助开发人员设计更好的代理，提高训练效率，并减少手动实验的需求。 例如，AutoML 可以自动搜索 Q 学习或近端策略优化 (PPO) 等算法中的最佳学习率、折扣因子或探索策略，从而使开发人员能够专注于更高级别的问题设计。
AutoML 在 RL 中的一个具体应用是超参数优化。 RL 算法通常需要仔细调整参数，例如学习率、批量大小或探索率（ε-贪婪方法中的 epsilon）。 Optuna、Hyperopt 或 Google 的 Vizier 等工具可以通过运行具有不同配置的试验并选择性能最佳的设置来自动执行此过程。 另一个例子是神经架构搜索 (NAS)，其中 AutoML 可以识别 RL 代理中策略或价值函数的有效神经网络架构。 例如，在 AlphaZero 等游戏代理中，AutoML 可以自动设计评估棋盘状态的神经网络，从而有可能在无需手动调整架构的情况下提高性能。 此外，AutoML 可以帮助选择 RL 算法本身——例如，确定问题是否更适合像 DQN 这样的无模型方法或像 MuZero 这样的基于模型的方法。
然而，将 AutoML 与 RL 集成会带来独特的挑战。 RL 训练通常是资源密集型的，需要与环境进行大量交互，这使得 AutoML 的试错方法在计算上非常昂贵。 为了缓解这个问题，开发人员可能会使用分布式训练或提前停止表现不佳的试验等技术。 另一个考虑因素是 RL 的动态特性：代理会随着时间的推移而学习，因此 AutoML 必须考虑超参数或架构如何影响长期学习稳定性。 尽管存在这些障碍，AutoML 仍然可以提供价值——例如，通过优化奖励函数或自动选择状态表示。 虽然 AutoML 并不能消除对 RL 专业知识的需求，但它可以显着减少迭代周期，并帮助开发人员在机器人技术、游戏 AI 或自主系统等复杂环境中构建更强大的代理。