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具有双重鲁棒性的安全强化学习

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要

该文提出了一个框架来统一安全强化学习和鲁棒强化学习的问题，建立在有约束的两人零和马尔可夫博弈上，提出了一种双重策略迭代方案，同时优化任务策略和安全策略。设计了一种用于实际实现的深度强化学习算法 DRAC，安全关键的基准评估表明 DRAC 在所有情景下实现了高性能和持续的安全性，并且明显优于所有基准线。

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标签

双重策略迭代 安全 安全强化学习 强化学习 深度强化学习算法 马尔可夫博弈 鲁棒强化学习
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