10:36
arXiv cs.LG@Arnaud Lequen, Clément Legrand-Lixon, Léo Saulières
推荐理由：这篇论文提出了PQLRM，把Pareto Q-Learning和奖励机器结合起来，在多目标任务里比基线收敛更快，还能找到普通方法找不到的最优策略。
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6月18日
10:36
PQLRM算法将Pareto Q-Learning与奖励机器（Reward Machines）结合，维护向量化Q估计来逼近Pareto前沿。实验表明，相比朴素PQL基线，PQLRM在奖励机器编码的非马尔可夫任务中收敛更快。它还能合成QRM无法获得的Pareto最优策略，提升了多目标强化学习的样本效率。
6月17日
12:00
12:00
arXiv cs.LG@Umer Siddique, Peilang Li, Yongcan Cao
推荐理由：这篇论文提出了在MORL中兼顾最优和公平的新方法，用GGF和三种算法生成多样化的公平策略，比传统单策略方法更灵活。
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
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AITOP6月11日 15:23
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