Deep Sea Treasure问题作为多目标强化学习基准的评述
机器学习
2024-05-22 v4
摘要
本文中,作者考察了Vamplew等人提出的Deep Sea Treasure (DST)问题。通过若干证明,作者表明原始DST问题相当基础,且并不总能代表实用的多目标优化问题。为使理论更贴近实践,作者提出了一种替代的、改进版的DST问题,并证明简化原始DST问题的若干性质不再成立。作者还提供了参考实现,并将其实现与该问题的其他已有开源实现进行比较。最后,作者给出了其新DST问题的完整Pareto前沿。
引用
@article{arxiv.2110.06742,
title = {A Review of the Deep Sea Treasure problem as a Multi-Objective Reinforcement Learning Benchmark},
author = {Amber Cassimon and Reinout Eyckerman and Siegfried Mercelis and Steven Latré and Peter Hellinckx},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.06742},
year = {2024}
}
备注
10 pages, 4 figures; Fixed Supplementary Materials PDF