通过任务特定的动作修正实现高效多任务强化学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。多任务强化学习中，通过引入任务特定的动作修正方法可以提高机器人的泛化能力，解决任务之间的冲突和负面干扰问题。该方法通过将策略学习分解为共享策略和动作修正策略，并引入稀疏奖励和拉格朗日方法，有效解决多目标多任务强化学习问题，实验结果显示其在样本效率和行为执行有效性上明显优于现有的方法。
多任务强化学习中，通过引入任务特定的动作修正方法提高机器人泛化能力，解决任务冲突和负面干扰问题。方法将策略学习分解为共享策略和动作修正策略，引入稀疏奖励和拉格朗日方法，有效解决多目标多任务强化学习问题。实验结果显示该方法在样本效率和行为执行有效性上优于现有方法。
