多目标强化学习新方法:路由集成与轨迹归因
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多目标强化学习新方法:路由集成与轨迹归因
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AI 综述
Zhenshuo Zhang、Ruoxuan Xiong 和 Hongyang R. Zhang 发表论文,提出路由集成策略学习算法:维护一小组基策略,将轨迹动态路由至潜在奖励最高的策略。作者称,在 Meta-World 和 MO-Gymnasium 在线环境中,该方法平均性能较基线提升 4.3%。 论文同时提出核代理轨迹归因方法,并引入目标冲突系数,据此推导在线场景的近最优遗憾界,用以量化目标错位对学习效率的影响。
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最新进展10月27日 12:00
路由集成与轨迹归因:多目标强化学习新方法报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.MA路由集成与轨迹归因:多目标强化学习新方法
研究者提出路由集成策略学习算法,维护一小组基策略并将轨迹动态路由至潜在奖励最高的策略,在 Meta-World 和 MO-Gymnasium 在线环境中平均性能较基线提升 4.3%。
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