安全多目标强化学习算法实现零约束违反
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安全多目标强化学习算法实现零约束违反
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AI 综述
Chenxi Li等作者提交的论文提出一种安全多目标强化学习算法，结合乐观奖励估计与悲观成本上界，使T个回合内执行的每个策略以高概率实现零约束违反，并在平滑Tchebycheff标量化下达到Õ(1/√T)的次优间隙。 论文进一步给出无需预设偏好的算法：先安全探索，再对任意偏好规划，保持相同的安全保证，次优间隙为Õ(1/√T+1/√K)。作者称这是首批对每个执行策略都保证安全的样本高效多目标强化学习算法。
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最新进展10月31日 12:00
安全多目标强化学习：零约束违反与原始平均收敛报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- arXiv cs.AI安全多目标强化学习：零约束违反与原始平均收敛
研究提出安全多目标强化学习算法，结合乐观奖励估计与悲观成本上界，使T个回合内执行的每个策略以高概率实现零约束违反，并在平滑Tchebycheff标量化下达到Õ(1/√T)的次优间隙。进一步给出无需预设偏好的算法，先安全探索再对任意偏好规划，保持相同安全保证并达到Õ(1/√T+1/√K)次优间隙。这是首批对每个执行策略都保证安全的样本高效MORL算法。
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