安全性バイアスのあるポリシー最適化：トラスト領域によるハード制約付き強化学習に向けて

この記事は、安全性を優先する新しい強化学習（RL）アプローチを提示している可能性があります。ハード制約の遵守が不可欠なシナリオに焦点を当てています。トラスト領域の使用は、ポリシーの更新がこれらの制約を大幅に違反しないようにするための方法を示唆しています。タイトルは、RLエージェントの安全性と信頼性の向上に焦点を当てていることを示しており、これは重要な研究分野です。

• •強化学習における安全性に焦点を当てています。
• •ハード制約を適用するためにトラスト領域を使用しています。
• •RLエージェントの信頼性を向上させることを目指しています。