精选理由
这篇论文提出用模型驱动和遗传算法自动生成RL环境变体，省去手写大量相似环境的麻烦，野火场景验证过，做课程学习的可以看看。
论文提出基于模型驱动的方法，通过混合遗传算法（结合全局搜索和启发式局部搜索）自动生成多组相似但不同的强化学习训练环境。方法将变异和约束表达为模型变换，由先进模型变换引擎操作化搜索过程。在野火缓解场景和课程学习（依赖环境家族的学习范式）中验证了方法的有效性。原型工具将手工开发环境家族的错误率降低，提升了可扩展性。
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论文提出基于模型驱动的方法，通过混合遗传算法（结合全局搜索和启发式局部搜索）自动生成多组相似但不同的强化学习训练环境。方法将变异和约束表达为模型变换，由先进模型变换引擎操作化搜索过程。在野火缓解场景和课程学习（依赖环境家族的学习范式）中验证了方法的有效性。原型工具将手工开发环境家族的错误率降低，提升了可扩展性。
Virtual training environments are software-intensive systems in which reinforcement learning (RL) agents learn, adapt, and demonstrate meaningful behavior. Virtual training environments offer a safe and cost-efficient al…