【标题】Goal-Conditioned Reinforcement Learning: Problems and Solutions

【作者团队】Minghuan Liu, Menghui Zhu, Weinan Zhang

【发表日期】2022.1.20

【论文链接】https://arxiv.org/pdf/2201.08299.pdf

【推荐理由】目标制约强化学习（GCRL）涉及一组复杂的强化学习问题，它训练一个智能体在特定场景下实现不同的目标。与标准RL解决方案相比，标准RL解决方案仅根据状态或观察来学习策略，GCRL还要求代理根据不同的目标做出决策。在本文研究综述中，全面概述了GCRL面临的挑战和算法。首先，通过回答该领域研究的基本问题。然后，解释目标是如何表示的，并从不同的角度介绍现有解决方案是如何设计的。最后，总结了本文的研究结论，并对未来的研究方向进行了展望。

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