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深度策略优化与时序逻辑约束
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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。
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关键要点
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本文介绍了一种增强学习代理的任务说明方法。
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任务规范被转化为线性时间逻辑（LTL）目标，并优化额外的标量奖励。
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该方法将问题转化为单一优化目标。
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引入了Cycle Experience Replay（CyclER）以解决LTL引导的深度增强学习政策的稀疏性问题。
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实验证明CyclER在连续和离散实验领域中有效发现性能优越的深度增强学习政策。
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