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9月24日2026-09-24
arXiv 机器学习✦ 精选AI 评分 68/10012:00

多目标强化学习中事后重标记引发偏好覆盖崩溃的研究

事后重标记通过将转移目标事后替换为实际达到的结果,是提升强化学习样本效率的有效手段。然而,将其自然扩展至偏好条件的多目标强化学习(MORL)时,本研究发现该方法往往适得其反。在 MO-Gymnasium 连续控制测试套件中,针对涵盖两种 Critic 主干和偏好采样方案的四种离线策略算法测试表明,此类重标记会导致性能退化并引发偏好覆盖崩溃。(注:原文摘要结尾处不完整)

阅读原文 ↗推荐理由:揭示了多目标强化学习中常用事后重标记技术的潜在缺陷及性能退化机制,对算法设计具参考价值。# 强化学习# 多目标优化# 事后重标记# 连续控制# 算法研究