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【2h】

Efficient Multi-objective Reinforcement Learning via Multiple-gradient Descent with Iteratively Discovered Weight-Vector Sets

机译：通过多梯度下降高效的多目标强化学习，迭代发现重量向量集

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Yongcan Cao; Huixin Zhan;
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年度 2021
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1. Efficient Multi-objective Reinforcement Learning via Multiple-gradient Descent with Iteratively Discovered Weight-Vector Sets [J] . Yongcan Cao, Huixin Zhan The Journal of Artificial Intelligence Research . 2021,第a期

机译：通过多梯度下降与迭代发现重量矢量集的高效多目标强化学习
2. Multi-objective safe reinforcement learning: the relationship between multi-objective reinforcement learning and safe reinforcement learning [J] . Naoto Horie, Tohgoroh Matsui, Koichi Moriyama, Artificial life and robotics . 2019,第3期

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3. Multi-Objective Reinforcement Learning using Sets of Pareto Dominating Policies [J] . Kristof Van Moffaert, Ann Now?? Journal of machine learning research . 2014,第Nov期

机译：使用帕累托支配策略集的多目标强化学习
4. Active Policy Iteration: Efficient Exploration through Active Learning for Value Function Approximation in Reinforcement Learning [C] . Takayuki Akiyama, Hirotaka Hachiya, Masashi Sugiyama International joint conference on artificial intelligence;IJCAI-09 . 2009

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5. Efficient approximate policy iteration methods for sequential decision making in reinforcement learning. [D] . Lagoudakis, Michail G. 2003

机译：强化学习中顺序决策的有效近似策略迭代方法。
6. A Multi-Objective Approach for Optimal Energy Management in Smart Home Using the Reinforcement Learning [O] . Muhammad Diyan, Bhagya Nathali Silva, Kijun Han 2020

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7. A cooperative algorithm for multi-objective optimization: multiple-gradient descent algorithm (MGDA) [O] . Désidéri Jean-Antoine, Minelli Andrea, Zerbinati Adrien 2013

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