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基于自适应奖励塑造和策略比率重加权策略的高样本效率迁移强化学习

arXiv cs.LG · 2026-06-26 缓存

本文提出了一种用于自动驾驶高速公路车道变换的安全迁移强化学习框架,采用自适应教师干预和奖励塑造来提高样本效率和安全性。实验表明,与基线相比,安全性提升超过52%,效率提升5%。

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