利用强化学习解决未知可行性下的参数鲁棒避碰问题
Gemini AI生成的图像
近期研究提出了一种名为可行性导向探索（Feasibility-Guided Exploration, FGE）的方法，旨在解决深度强化学习在可达性问题上的局限性。FGE能够识别可行的初始条件，并学习出一种安全策略，在 MuJoCo 和 Kinetix 模拟器中，对于复杂场景的覆盖率比现有方法提高了超过50%。这一方法显著提高了高维控制任务的安全性。
强化学习的进展解决参数稳健性问题
近期的研究提出了一种新方法，即可行性引导探索（FGE），旨在提升深度强化学习（RL）在可达性问题上的表现。这种方法提高了RL在未知可行性环境中的有效性。
FGE识别出一组可行的初始条件，以便在学习解决该子集中的可达性问题时建立安全策略。这种双重方法使得状态空间的探索更加全面。
实证结果
实证评估显示FGE优于现有方法。在与MuJoCo和Kinetix模拟器的实验中，FGE的覆盖率比竞争方法高出50%以上，突显了其在复杂环境中增强RL框架稳健性的潜力。
相关主题：
强化学习可达性问题鲁棒优化可行性引导探索MuJoCo模拟器
📰 原始来源： https://arxiv.org/abs/2602.15817v1
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