安全偏置策略优化：通过信任域实现硬约束强化学习

这篇文章可能提出了一种新的强化学习（RL）方法，优先考虑安全性。它侧重于严格遵守硬约束至关重要的场景。信任域的使用表明了一种确保策略更新不会显着违反这些约束的方法。标题表明重点是提高 RL 智能体的安全性和可靠性，这是一个重要的研究领域。

• •侧重于强化学习中的安全性。
• •采用信任域来执行硬约束。
• •旨在提高 RL 智能体的可靠性。