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强化学习的双重视角对政策约束的施加
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过使用通用的原始对偶框架，将经典优化和控制理论与强化学习方法结合，旨在统一和整合现有技术，并为学习的策略施加附加约束。实验证明了该方法的有效性，并为系统设计者提供了多种策略约束的工具箱。
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关键要点
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本研究结合经典优化和控制理论与强化学习方法。
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使用通用的原始对偶框架来统一和整合现有技术。
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为学习的策略施加附加约束。
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构建了 $ exttt {DualCRL}$ 算法，支持各种策略约束的组合。
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训练过程中使用可训练的奖励修改实现自动处理。
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实验证明了该方法的有效性。
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为系统设计者提供了多种策略约束的工具箱。
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