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多智能体系统的自适应安全学习
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内容提要
本文提出了一种名为BLAC的强化学习框架，使用控制障碍函数和控制李雅普诺夫函数约束，维护系统的安全性和稳定性。仿真结果表明，该框架产生的控制器可以帮助系统接近期望状态，并导致更少的安全约束违反。
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关键要点
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提出了一种名为BLAC的强化学习框架。
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BLAC框架基于控制障碍函数和控制李雅普诺夫函数。
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该框架有助于维护系统的安全性和稳定性。
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使用重放缓冲器中的数据构建安全性和稳定性的约束。
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采用增广拉格朗日方法更新基于RL的控制器参数。
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引入备份控制器以应对约束无法同时满足的情况。
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仿真结果显示BLAC框架的控制器能更好地接近期望状态。
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BLAC框架导致更少的安全约束违反。
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