English(EN) EpiFlow: Bridging Safety and Performance in Offline Reinforcement Learning via Epigraph-Guided Flow Matching

EpiFlow 通过平衡性能和安全性，推动了安全离线强化学习的发展

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 04:00

研究人员开发了 EpiFlow，这是一种新颖的离线强化学习方法，旨在平衡关键应用中的安全性和性能。与以往在更好结果上牺牲安全性或过于保守的方法不同，EpiFlow 使用基于具有硬状态约束的最优控制的公式。该方法学习一个图上可行性价值函数，并采用流匹配来提取策略，从而能够将安全保证与数据驱动的优化进行更原则性的整合。在船只导航和注重安全的 gym 任务等基准测试上的实证结果表明，EpiFlow 在最少的安全违规情况下实现了有竞争力的回报。 AI

影响 EpiFlow 通过提高离线强化学习中性能和安全性的平衡，为开发更安全的自主系统提供了一个新框架。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Manan Tayal, Mumuksh Tayal, Ravi Prakash · 2026-10-27 04:00

EpiFlow：通过图上引导流匹配弥合离线强化学习中的安全与性能的差距

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