深度策略优化与时序逻辑约束
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。我们的研究通过将任务规范为线性时间逻辑（LTL）目标并优化额外的标量奖励，提出了一种增强学习代理的任务说明方法。我们的方法将问题转化为单一优化目标，并通过引入 Cycle Experience Replay（CyclER）解决了 LTL 引导的深度增强学习政策的稀疏性问题。实验证明了 CyclER 在连续和离散实验领域中发现性能优越的深度增强学习政策的有效性。
本文介绍了一种增强学习代理的任务说明方法，通过将任务规范为线性时间逻辑（LTL）目标并优化额外的标量奖励。作者通过引入Cycle Experience Replay（CyclER）解决了LTL引导的深度增强学习政策的稀疏性问题。实验证明了CyclER在连续和离散实验领域中发现性能优越的深度增强学习政策的有效性。
