RGMDT：非欧几里得度量空间中的回报差距最小化决策树提取

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对深度强化学习（DRL）算法的可解释性问题，提出了一种基于决策树的提取方法，尤其是在多智能体环境中克服了现有基于启发式设计的定量不足。通过建立回报差距的上界，提出了一种新颖的非欧几里得聚类方法，使得决策树的提取与强化学习有效结合，实验结果显示RGMDT在任务表现上显著优于现有基线。

本研究提出了一种基于决策树的深度强化学习可解释性提取方法，特别在多智能体环境中解决了定量不足的问题。通过建立回报差距上界并采用新颖的非欧几里得聚类，实验结果表明RGMDT在任务表现上显著优于现有基线。

决策树 可解释性 多智能体 深度强化学习 非欧几里得聚类
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