5、多目标强化学习与图像融合技术解析

多目标强化学习与图像融合技术解析

1. 多目标强化学习基础

多目标强化学习（MORL）旨在同时优化多个目标。在许多现实场景中，存在相互冲突的目标，例如机器人在杂乱环境中导航时，需要快速移动、避开障碍物并最小化能耗；在深海寻宝问题中，智能体要在水下收集宝藏并尽量减少水下停留时间。MORL 技术使智能体能够同时优化多个目标，实现更有效的决策和更好的权衡。

与被动模仿学习相比，MORL 克服了其缺点。被动模仿学习使用数据集，每次迭代选择最优动作，不追求长期目标，因此比其他算法更容易失败。而 MORL 通过将标量奖励信号与多个反馈信号相乘（基本上每个目标对应一个信号），避免了工程师选择标量奖励或对多个奖励进行标量化的决策。

2. 帕累托 Q 学习算法

帕累托 Q 学习是 MORL 领域中最流行的算法之一。它是一种基于价值的 MORL 算法，旨在评估每个潜在状态下每个潜在动作的价值，并据此学习策略。

该算法的工作方式是维护一组 Q 值函数，每个优化目标对应一个。每个 Q 值函数确定在特定情况下针对特定目标采取特定动作所期望的奖励。通过采用考虑所有优化目标的 Q 学习更新算法的变体，迭代更新 Q 值函数集合。

帕累托优化策略用于识别符合帕累托最优的策略集合。如果没有其他策略在所有目标上都严格更优，则该策略为帕累托最优。帕累托 Q 学习维护一组非支配策略，即该集合中没有其他策略在所有目标上都严格更优，以发现这组策略。

3. 学习架构与流程

学习过程如下：
1. 初始化所有超参数，用于调整智能体性能。
2. 对智能体进行 n 个训练周期的训练。在每个周期中，智能体尝试以