TPAMI:安全强化学习方法、理论与应用综述,慕工大、同济、伯克利等深度解析
【10月更文挑战第27天】强化学习(RL)在实际应用中展现出巨大潜力,但其安全性问题日益凸显。为此,安全强化学习(SRL)应运而生。近日,来自慕尼黑工业大学、同济大学和加州大学伯克利分校的研究人员在《IEEE模式分析与机器智能汇刊》上发表了一篇综述论文,系统介绍了SRL的方法、理论和应用。SRL主要面临安全性定义模糊、探索与利用平衡以及鲁棒性与可靠性等挑战。研究人员提出了基于约束、基于风险和基于监督学习等多种方法来应对这些挑战。