Time-Constrained Robust MDPs

强健的强化学习对于在环境不确定性占主导地位的实际场景中部署强化学习算法至关重要。传统的强健强化学习通常依赖于矩形假设，即假设不良结果状态的概率度量在不同状态和动作之间是独立的。这个假设在实践中很少被满足，导致策略过于保守。为了解决这个问题，我们引入了一个新的时间限制强健MDP (TC-RMDP) 表示方法，考虑到多因素、相关性和时间相关干扰，从而更准确地反映实际世界的动态。这种表述超越了传统的矩形假设范式，提供了新的视角，扩展了强健RL的分析框架。我们提出了三种不同的算法，每种算法使用不同级别的环境信息，并在连续控制基准测试中进行了广泛的评估。我们的结果表明，这些算法在时间限制环境中产生了性能和强健性之间的有效权衡，而在经典基准测试中保持了强健性，优于传统的深度强健RL方法。这项研究重新审视了强健RL中的主流假设，并为开发更实际和现实的RL应用开辟了新的途径。

本论文旨在解决强化学习在实际环境中应用时所面临的不确定性问题，提出了一种新的时间约束下的鲁棒马尔可夫决策过程（TC-RMDP）模型，以更准确地反映实际环境的动态特征。

该论文提出了一种新的鲁棒强化学习算法，相较于传统的鲁棒强化学习算法，更能适应实际环境的不确定性，并在时间约束的情况下取得了良好的性能和鲁棒性。

论文提出了三种不同的算法，并在连续控制基准测试中进行了广泛的评估。实验结果表明，这些算法在时间约束的环境中取得了良好的性能和鲁棒性，同时在经典基准测试中也保持了鲁棒性。

近期的相关研究包括“Robust Reinforcement Learning with Adversarial Attacks”和“Deep Reinforcement Learning for Robust Object Grasping”。