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基于效用的强化学习：统一单目标与多目标强化学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究比较了单目标和多目标强化学习方法，针对机器人导航问题进行了探究。通过修改奖励函数，机器人学习了平衡不同目标的策略。研究显示多目标强化学习在机器人导航任务中具有潜力，为进一步研究机器人行为奠定了基础。
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关键要点
- 本研究比较了单目标和多目标强化学习方法。
- 研究针对机器人在有效避开障碍物的同时导航到目标的问题进行探究。
- 传统强化学习技术在复杂环境中的局限性显现。
- 提出了一种采用多目标强化学习（MORL）的方法来解决这些局限性。
- 通过修改奖励函数，机器人学习了平衡不同目标的策略。
- 研究显示多目标强化学习在复杂、动态的机器人导航任务中具有潜力。
- 为进一步研究可适应性和实用性更强的机器人行为奠定了基础。
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