安全和稳健的强化学习：原理和实践
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过综述方法与开放问题对最近几年来 RL 的安全和稳健性的相关研究工作进行总结，本文主要关注 RL 系统在现实场景中的安全性和稳健性挑战，探讨了算法、伦理和实践考虑等方面的主要维度以及如何增强 RL 代理的安全性和稳健性，同时讨论了环境因素和人的参与等影响因素，最后提出了一个实用的检查清单，以帮助从业者在各个应用领域负责任地部署 RL 系统。
本文综述了关于强化学习安全和稳健性的研究工作，重点讨论了算法、伦理和实践考虑等方面的挑战。探讨了增强RL代理的安全性和稳健性的方法，以及环境因素和人的参与等影响因素。最后提出了一个实用的检查清单，以帮助负责任地部署RL系统。
