SwitchMT：一种适应性上下文切换方法论，用于智能自主体的可扩展多任务学习

本研究解决了当前强化学习方法在多任务学习中的局限，特别是由于任务干扰导致的性能下降。提出的SwitchMT方法结合了深度脉冲Q网络和自适应任务切换策略，能够动态调整任务切换，从而提升任务学习的整体效率和泛化能力。实验结果表明，SwitchMT在多个任务上的表现优于现有方法，对提高智能自主体的多任务学习能力具有重要影响。