强化学习评估指标的系统性分析与优化研究
所屬分類：技术论文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>3920 K
標(biāo)簽： 强化学习 评估指标 可解释性
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文檔介紹：强化学习评估指标作为衡量智能体性能与指导算法优化的核心工具，在实际应用中面临指标单一性、环境依赖性及可解释性缺失等关键挑战。系统性分析了现有评估指标的分类框架，提出基于性能、学习过程、策略、鲁棒性和效率的多维度指标体系，并探讨其在不同任务场景（如稀疏奖励、高维状态空间）下的适用性与局限性。研究指出，传统指标在复杂环境中易忽略安全性、效率及人类偏好对齐等需求，需结合任务特性设计融合多目标的评估方法。针对未来研究，提出需聚焦多目标帕累托优化、基于人类反馈的奖励建模、稀疏奖励环境下的探索效率量化等方向，以提升评估的全面性、可解释性。通过理论与实际案例结合，为强化学习评估体系的规范化与跨领域适配提供了方法论支持，推动其在复杂场景中的高效落地。
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