Safe and Robust Reinforcement-Learning: Principles and Practice

强化学习在解决相对复杂的任务方面取得了显著的成功，但在实际场景中部署强化学习系统面临着与安全性和稳健性相关的重大挑战。本文旨在通过探索安全和稳健强化学习领域的主要维度，包括算法、伦理和实践考虑，来识别和进一步了解这些挑战。我们对近年来解决与强化学习应用相关的固有风险的努力进行了全面的方法学和开放性问题的综述。 在讨论和提出安全和稳健强化学习的定义后，本文将现有的研究工作分类为不同的算法方法，以增强强化学习代理的安全性和稳健性。我们研究了诸如不确定性估计、优化方法、探索-开发权衡和对抗训练等技术。环境因素，包括模拟到现实的转移和领域适应性，也受到审查，以了解强化学习系统如何适应多样化和动态的环境。此外，人类参与是分析的一个重要组成部分，承认了人类在这个背景下可以扮演的广泛角色。 重要的是，为了帮助从业者在导航安全和稳健强化学习实施的复杂性方面，本文介绍了一个实用的清单，该清单源于综合文献。清单涵盖了算法设计、培训环境考虑因素和伦理指南的关键方面。它将成为开发人员和政策制定者的资源，以确保在许多应用领域负责任地部署强化学习系统。

本文试图探讨强化学习在实际场景中的安全性和鲁棒性问题，并提出解决方案。

本文提出了一系列算法、伦理和实践方面的考虑，以提高强化学习系统的安全性和鲁棒性。同时，本文提供了一个实用的清单，以帮助从业者和政策制定者确保强化学习系统在各种应用领域中的负责任部署。

本文总结了现有的研究成果，并提出了一个实用的清单，以帮助从业者和政策制定者确保强化学习系统在各种应用领域中的负责任部署。同时，本文探讨了一系列算法和环境因素，如不确定性估计、优化方法、探索-利用权衡和对抗性训练等，以提高强化学习系统的安全性和鲁棒性。

在这个领域中，最近的相关研究包括《Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Survey》、《Safe Reinforcement Learning via Shielding》和《A Survey on Safe Reinforcement Learning》等。