鲁棒的拉格朗日与对抗性策略梯度方法用于鲁棒约束马尔可夫决策过程
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。这篇论文介绍了两种算法:基于鲁棒拉格朗日和基于对抗的鲁棒约束策略梯度,通过在鲁棒约束强化学习中引入最坏情况动力学以及逐步学习的方式,这些算法在库存管理和安全导航任务中展现出与传统方法相当甚至更好的性能。
本文介绍了一种新的稳健策略梯度方法(RPG),用于s-矩形稳健马尔可夫决策过程(MDP)。该方法通过导出闭式的对抗性核,实现了稳健的Q值函数和校正项的高效计算。与现有的黑盒方法相比,该方法的时间复杂度更低。