Handling Long-Term Safety and Uncertainty in Safe Reinforcement Learning

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内容提要

本研究提出了一种基于模型的安全强化学习方法,扩展了ATACOM安全探索,结合可学习约束,以确保长期安全性并处理不确定性。实验结果表明,该方法在性能上与先进技术相当,同时训练过程更为安全。

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