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An Offline Adaptation Framework for Constrained Multi-Objective Reinforcement Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种离线适应框架，旨在解决多目标强化学习中人工设定目标偏好的问题。该框架通过少量示例隐式指示期望偏好，并可扩展以满足安全目标的约束。实证结果表明，该框架能够推断出符合真实偏好的策略。
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关键要点
- 本研究提出了一种离线适应框架，解决了多目标强化学习中人工设定目标偏好的问题。
- 该框架通过少量示例隐式指示期望偏好，简化了目标设定过程。
- 框架可扩展以满足安全目标的约束，即使安全阈值未知。
- 实证结果表明，该框架能够推断出符合真实偏好的策略，同时满足示例中隐含的约束。
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