一种多动机强化学习框架_赵凤飞

资 源 简 介

一种多动机强化学习框架_赵凤飞

详 情 说 明

多动机强化学习框架是一种将多种动机或目标融入智能体决策过程的强化学习方法。与传统的单一目标强化学习不同，该框架允许智能体同时权衡多个潜在冲突的目标，并自主调整其行为策略。赵凤飞提出的这一框架在解决复杂决策问题方面具有显著优势，尤其适用于需要平衡短期和长期收益的场景。

该框架的核心在于设计一个动态的奖励机制，能够根据环境反馈和任务需求调整不同动机的权重。智能体通过交互学习逐步理解各动机之间的关系，并在训练过程中优化其行为策略以达成最佳综合效果。这种方法的灵活性使其在机器人控制、游戏AI、自动驾驶等多样化应用场景中展现出强大潜力。

多动机强化学习的优势还包括更强的鲁棒性和适应性，因为智能体能够根据环境变化调整其动机优先级。这种能力使系统在面对未知挑战时表现更加出色，也为解决复杂的现实世界问题提供了新的思路。