约束双层强化学习提出近似下层响应方法
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约束双层强化学习提出近似下层响应方法
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AI 综述
Naman Saxena 与 Vaneet Aggarwal 提交预印本，针对下层为约束马尔可夫决策过程、解映射可能多值且非 Lipschitz 的约束双层强化学习问题，提出把上层目标定义为固定随机下层算法所返回策略的期望损失，即近似下层响应。作者称，这样处理无需下层解唯一。 该设定中，下层问题使用一般参数化策略，方法的核心是以上述期望损失替代对下层精确解的依赖。
AI 根据报道生成 · 10 小时前更新
最新进展11月14日 13:00
约束双层强化学习：通过近似下层响应实现报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月14日
- arXiv cs.AI约束双层强化学习：通过近似下层响应实现
针对下层为约束马尔可夫决策过程、解映射可能多值且非 Lipschitz 的双层强化学习问题，提出将上层目标定义为固定随机下层算法返回策略的期望损失（近似响应），从而无需下层解唯一性。
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