新方法在未知MDP中认证强化学习策略

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

研究人员开发了一种方法，用于验证强化学习策略在未知的马尔可夫决策过程（MDP）中是否正确实现了几乎确定的可达性。虽然在没有MDP先验知识的情况下直接验证是不可能的，但研究表明，在已知转移概率下界的情况下，可以通过PAC风格的保证学习到正确的证书。实验表明，这个条件虽然合理，但具有保守性，即使在条件不满足时，学习到的证书也常常保持有效。 AI

影响这项研究通过提供一种策略验证方法，有可能增强关键应用中强化学习系统的安全性和可靠性。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · S Akshay, Suguman Bansal, Gaurav Mahla · 2026-10-15 04:00

在未知MDP中几乎处处可达性的认证

arXiv:2610.18119v1 Announce Type: cross Abstract: {\em Specification-Guided Reinforcement Learning (RL)} has largely concerned itself with \emph{learning} an optimal policy against a formal specification in an unknown {\em Markov Decision Process (MDP)}. We take up the dual quest…

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