基于凸多面体抽象域的自适应强化学习技术研究_陈冬火

资 源 简 介

基于凸多面体抽象域的自适应强化学习技术研究_陈冬火

详 情 说 明

强化学习技术在近年来取得了显著的进展，特别是在处理复杂决策问题时展现出强大的潜力。本文聚焦于一种结合凸多面体抽象域的自适应强化学习方法，通过引入抽象解释理论中的凸多面体域，为强化学习算法的状态空间表示和策略优化提供了新的思路。

凸多面体抽象域为强化学习中的状态空间提供了一种高效的表示方法。与传统的离散或连续表示不同，这种方法能够捕捉状态变量之间的线性关系，从而更精确地描述系统状态。在策略评估和优化过程中，凸多面体的几何特性有助于快速收敛到最优策略。

自适应机制是该方法的核心创新之一。通过动态调整抽象域的精度，算法可以根据学习过程中的反馈信息自动平衡计算复杂度和学习效果。这种自适应性特别适合处理具有不确定性的动态环境，能够有效应对状态空间维度灾难问题。

该研究为强化学习与形式化方法的结合开辟了新方向，在保证算法收敛性的同时，提高了学习效率。实际应用中，这种方法在机器人控制、游戏AI等领域展现出优于传统方法的性能，特别是在需要精确建模线性约束的场景中优势更为明显。