強化學(xué)習(xí)評估指標的系統(tǒng)性分析與優(yōu)化研究
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:wwei
文檔大小:3920 K
標簽: 強化學(xué)習(xí) 評估指標 可解釋性
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文檔介紹:強化學(xué)習(xí)評估指標作為衡量智能體性能與指導(dǎo)算法優(yōu)化的核心工具,在實際應(yīng)用中面臨指標單一性、環(huán)境依賴性及可解釋性缺失等關(guān)鍵挑戰(zhàn)。系統(tǒng)性分析了現(xiàn)有評估指標的分類框架,提出基于性能、學(xué)習(xí)過程、策略、魯棒性和效率的多維度指標體系,并探討其在不同任務(wù)場景(如稀疏獎勵、高維狀態(tài)空間)下的適用性與局限性。研究指出,傳統(tǒng)指標在復(fù)雜環(huán)境中易忽略安全性、效率及人類偏好對齊等需求,需結(jié)合任務(wù)特性設(shè)計融合多目標的評估方法。針對未來研究,提出需聚焦多目標帕累托優(yōu)化、基于人類反饋的獎勵建模、稀疏獎勵環(huán)境下的探索效率量化等方向,以提升評估的全面性、可解釋性。通過理論與實際案例結(jié)合,為強化學(xué)習(xí)評估體系的規(guī)范化與跨領(lǐng)域適配提供了方法論支持,推動其在復(fù)雜場景中的高效落地。
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