Att lösa uppgifter i Förstärkande Lärande är ingen lätt bedrift. Eftersom målet för agenten är att maximera den ackumulerade belöningen, lär den sig ofta att utnyttja kryphål och felspecifikationer i belöningssignalen som resulterar i oönskat beteende. Även om begränsningar kan lösa denna fråga, finns det ingen sluten formlösning för allmänna begränsningar. I detta arbete presenterar vi en ny multi-tidsskala metod för begränsad policyoptimering, kallad "Reward Constriced Policy Optimization" (RCPO), som använder en alternativ straffsignal för att styra politiken mot en begränsning tillfredsställande. Vi bevisar konvergensen i vårt tillvägagångssätt och ger empiriska bevis för dess förmåga att träna tvingande tillfredsställande politik.
Reward Constomed Policy Optimization (RCPO) REF föreslås som en flertidsskalas aktörs-kritisk strategi.
Reward Constrained Policy Optimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}