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面向安全强化学习的鲁棒防护

arXiv cs.AI · 2026-06-02 缓存

提出了一种新颖的防护框架,用于鲁棒马尔可夫决策过程(RMDP),该框架在不确定的转移动态下正式保证安全性,并证明了其正确性和最优性。该方法结合了学习模型的PAC保证,使得在未知环境中实现安全强化学习成为可能。

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