简短的回答是肯定的。看看RL 的异步方法。与从经验回放中采样有助于打破相关性的类似方式，异步方法基于让多个代理与同一环境的多个实例交互。

过程： 每个代理（称为worker之前收集自己的经验，并将其存储在一个批次中。然后主网络通过使用该批次执行训练更新。更新后，每个工作人员都重置到与主服务器相同的网络，然后他们重新开始任务。更新可以是同步的（正如我在这里使用批处理描述的）或通过使用自己的参数训练多个代理然后异步更新主网络来异步更新。$t_{max}$

为什么这有帮助？每个代理的经验独立于其他代理的经验，因此更加多样化，这有助于降低相关性。

关于您的问题的一些附加评论：

• Policy Gradients (PG) 的目标是根据一些参数优化预期奖励，这类似于对策略函数梯度的估计（由这些参数参数化）。
• 在 RL 中，尤其是在 Policy Gradients 中，您主要处理三件事：状态样本相关性、梯度估计器的偏差和方差。基线的引入是为了在不引入任何偏差的情况下减少梯度估计器的方差。基线称为控制变量，用于减少 Monte Carlo 估计器（这里是我们的梯度估计器）中的方差，并且均值为零。