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离线 CMDPs 的对抗性训练的行动者评论家
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为Safe Adversarial Trained Actor Critic（SATAC）的算法，用于在数据覆盖有限的情况下进行离线强化学习的训练。SATAC通过一个两个玩家的Stackelberg游戏进行操作，具有一个精细的目标函数。该算法在离线RL设置中可以产生优于行为策略的策略，并具有实际的鲁棒性。在实验中，SATAC在连续控制环境中的任务中表现优于所有基准算法。
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关键要点
- 提出了一种名为Safe Adversarial Trained Actor Critic (SATAC)的算法，用于有限数据覆盖下的离线强化学习训练。
- SATAC作为一个两个玩家的Stackelberg游戏进行操作，具有精细的目标函数。
- 演员优化策略以对抗两个敌对训练的价值评论者，专注于演员性能低于行为策略的情况。
- 理论上证明SATAC可以产生优于行为策略的策略，同时保持相同的安全水平。
- SATAC在广泛的超参数范围内保证策略改进，显示出实际的鲁棒性。
- SATAC在连续控制环境中的一系列任务中表现优于所有基准算法，验证了其理论性能。
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