本研究提出了一种基于世界模型的可解释强化学习技术，旨在解决时序决策的复杂性，增强用户对代理策略的理解，并通过环境操控帮助用户控制代理执行。

本研究提出了一种新方法，通过结合局部多样性、行为确定性和全局种群多样性，优化可解释强化学习中的策略演示，显著提升轨迹选择的可解释性，特别在安全性要求高的领域具有重要意义。

本文综述了可解释强化学习方法，提出了统一分类和三个支柱，以提升解释的诚实性与真实性。研究探讨了反事实解释在强化学习中的应用，强调深度学习与人类知识的融合，并评估未来研究的挑战与机遇。通过对抗性学习技术和新方法，增强了对强化学习代理行为的理解和解释的有效性。

本文提出了一种基于因果世界模型的可解释强化学习框架，旨在捕捉行为的长期影响并提高模型的可解释性。研究表明，该框架在任务预测和信任方面表现优越，并探讨了因果结构学习与策略指导的结合，提出了新的探索方法，提升了强化学习的有效性和稳健性。