通过领域适应和奖励增强模仿学习的非动态强化学习

本文针对在动态变化情况下，将源领域中的策略成功迁移到目标领域时所面临的性能下降问题，提出了一种新的方法。通过结合领域适应和奖励增强模仿学习（DARAIL），我们的研究不仅改善了源领域的策略表现，而且在目标领域中显著提高了策略的实际效果，展示了其在复杂环境中的潜在影响。