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安全强化学习中的迭代可达性估计
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内容提要
该文介绍了一个新的强化学习框架，用于在随机环境中实现安全约束。该算法通过最小化违规行为来保持持续的安全特性，并基于可达性估计来优化该框架。在多个安全强化学习环境中进行评估，结果显示了在提高奖励性能和安全性方面的优势。
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关键要点
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确保安全对于强化学习的实际部署非常重要。
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提出了一个新的框架，用于在一般的随机环境中进行安全约束的强化学习。
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算法在最优化奖励的同时保持持续的安全特性。
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通过最小化累积折扣违规行为来产生最安全的行为。
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基于可达性估计来优化提出的框架。
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在多个安全强化学习环境上评估该方法，并与当前最先进的基准方法进行比较。
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结果显示在提高奖励性能和安全性方面的优势。
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