【RL Latest Tech】安全强化学习(Safe RL):理论、方法与应用
在强化学习(Reinforcement Learning, RL)中,智能体通过与环境的交互来学习一个策略,以最大化长期累积回报。然而,传统的强化学习算法在优化回报时往往不考虑智能体行为的安全性,导致在训练或部署过程中可能出现不安全的行为。**安全强化学习(Safe Reinforcement Learning,Safe RL)**正是在此背景下提出的,它旨在在优化回报的同时确保智能体的行为符合某些安全约束。这对于实际应用尤为重要,如自动驾驶、机器人控制、医疗系统等场景中,安全问题至关重要,任何不安全的行为
作者:不去幼儿园2025-02-20 22:31:23