強化學習評估指標的系統(tǒng)性分析與優(yōu)化研究
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>3920 K
標簽： 強化學習 評估指標 可解釋性
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文檔介紹：強化學習評估指標作為衡量智能體性能與指導算法優(yōu)化的核心工具，在實際應用中面臨指標單一性、環(huán)境依賴性及可解釋性缺失等關鍵挑戰(zhàn)。系統(tǒng)性分析了現(xiàn)有評估指標的分類框架，提出基于性能、學習過程、策略、魯棒性和效率的多維度指標體系，并探討其在不同任務場景（如稀疏獎勵、高維狀態(tài)空間）下的適用性與局限性。研究指出，傳統(tǒng)指標在復雜環(huán)境中易忽略安全性、效率及人類偏好對齊等需求，需結合任務特性設計融合多目標的評估方法。針對未來研究，提出需聚焦多目標帕累托優(yōu)化、基于人類反饋的獎勵建模、稀疏獎勵環(huán)境下的探索效率量化等方向，以提升評估的全面性、可解釋性。通過理論與實際案例結合，為強化學習評估體系的規(guī)范化與跨領域適配提供了方法論支持，推動其在復雜場景中的高效落地。
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