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在不确定环境中确保安全：通过随机阈值的约束MDP
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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
本文研究了受随机阈值约束的约束马尔可夫决策过程（CMDP），提出了随机悲观-乐观阈值（SPOT）算法，以确保强化学习在不确定环境中的安全性，并证明其在奖励后悔和约束违反方面的优越性。
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关键要点
- 本文研究了受随机阈值约束的约束马尔可夫决策过程（CMDP）。
- 研究的目的是保障在未知的不确定环境中的强化学习安全。
- 提出了随机悲观-乐观阈值（SPOT）算法，基于模型的原始对偶算法。
- SPOT算法能够在不确定的动态环境中实现多重约束下的强化学习。
- 证明了SPOT算法在奖励后悔和约束违反方面的优越性，能够实现次线性表现。
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