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Khadka等人[1]提出了ERL算法，一种使用进化算法经验指导深度强化学习的框架。这是首次将进化算法的经验作为深度强化学习的指导且同时将深度强化学习的梯度信息引入进化算法的一种方法。
ERL 算法[1]将 EA 与 DRL 相结合，用于处理高维复杂 DRL 问题。在该框架中，EA 与 DRL 被分成了两个相对独立却又相互影响的模块。其中，EA 部分采用的是传统的 GA，而 DRL 部分则采用的是 DDPG 算法。而实际上，该框架具有很大的灵活性，其中的 EA 模块与 DRL 模块的算法可以不局限于此，即可以采用任意合适的算法进行组合，所以该框架具有很大的研究与应用价值，也为近几年进化强化学习领域的相关工作奠定了基础。
目前结合深度强化学习和进化算法的方法主要有参数分布搜索方法、策略梯度近似方法、策略种群搜索方法以及利用进化算法经验指导的深度强化学习方法。
[1]KHADKA S, TUMER K. Evolution-guided policy gradient in reinforcementlearning[C]//In Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2018). 2018:1196-1208.
进化强化学习（Evolutionary Reinforcement Learning，简称EvoRL）是一种将进化算法（Evolutionary Algorithms，EAs）与强化学习（Reinforcement Learning，RL）相结合的混合优化方法。它通过融合两种方法的优势，旨在解决传统强化学习和进化算法在复杂优化问题中面临的局限性。
核心概念
进化强化学习的核心在于利用进化算法的全局搜索能力和强化学习的策略优化能力。进化算法通过模拟自然选择过程（如交叉、变异和选择操作）来优化策略，而强化学习则通过智能体与环境的交互来学习最优策略。EvoRL通过以下机制实现两者的结合：
- 种群机制：EvoRL维护一个策略种群，通过进化操作（如交叉和变异）不断优化这些策略。
- 策略优化：强化学习的策略梯度方法用于局部优化，而进化算法的全局搜索能力用于探索策略空间。
- 自适应机制：一些EvoRL方法引入自适应机制，如动态调整进化过程中的变异率，以提高优化效率。
应用场景
进化强化学习在多个领域展现了其优势，包括但不限于：
- 复杂控制任务：在机器人控制、无人机飞行等连续控制任务中，EvoRL通过优化策略参数，提高了智能体的适应性和性能。
- 多目标优化：EvoRL能够处理复杂的多目标优化问题，通过强化学习辅助进化算法选择最优的进化操作。
- 深度强化学习：与深度学习结合的进化强化学习（如EvoRL-DRL）在稀疏奖励和高维环境下的表现尤为突出，显著提升了样本效率和探索能力。
研究进展与挑战
近年来，进化强化学习的研究取得了显著进展，但也面临一些挑战：
- 超参数敏感性：进化算法和强化学习的结合增加了超参数的数量，这些超参数对算法性能的影响较大。
- 计算效率：尽管EvoRL在优化能力上表现出色，但其计算复杂度较高，尤其是在大规模问题中。
未来方向
未来的研究可能集中在自适应进化策略、元学习、迁移学习以及在更复杂环境中的应用。