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基于分布信息的安全关键系统多任务约束的自适应学习
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内容提要
本研究提出了一种新方法，通过模仿学习识别共享约束分布，解决了安全强化学习中预定义约束函数适用性差的问题。实验结果表明，该方法在复杂任务中在安全性和样本效率上优于基准方法，具有广泛的适用性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，通过模仿学习识别共享约束分布。
- 该方法解决了安全强化学习中预定义约束函数适用性差的问题。
- 实验结果表明，该方法在复杂任务中在安全性和样本效率上优于基准方法。
- 该方法具有广泛的适用性与实践价值。
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