Regret-Free Reinforcement Learning for LTL Specifications

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内容提要

本研究提出了一种无悔的在线强化学习算法,旨在为安全关键系统在未知动态环境中合成控制器。该算法能够有效评估学习过程中接近最佳行为的程度,显著提升基于线性时序逻辑(LTL)规范的任务学习性能与效率。

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