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

1.1 被动模仿学习的局限

被动模仿学习使用数据集，在每次迭代中选择最优动作，但它不追求长期目标，因此比其他算法更容易失败。为克服这些缺点以及无法处理多个冲突目标的问题，可以采用多目标强化学习（MORL）。

1.2 多目标强化学习（MORL）概述

多目标强化学习的目标是同时优化多个目标。在许多现实场景中，可能存在相互冲突的目标，智能体需要在它们之间找到平衡。例如，机器人可能需要在杂乱环境中快速导航，同时避免障碍物并最小化能耗；在深海寻宝问题中，智能体需要从水下收集宝藏，同时尽量减少在水下的时间。MORL 技术使智能体能够同时优化多个目标，从而实现更有效的决策和更好的权衡。

MORL 可以处理问题中存在的多个冲突目标。在多目标强化学习中，标量奖励信号会乘以多个反馈信号，基本上每个目标对应一个。开发同时优化多个标准的策略的过程就是 MORL，这有助于避免工程师选择标量奖励或对多个奖励进行标量化的决策。MORL 的优势在于允许智能体探索和学习不同目标之间的权衡，即使环境存在不确定性或目标随时间变化，也能实现更优化和稳健的决策。

1.3 Pareto Q - 学习算法

Pareto Q - 学习是多目标强化学习领域中最流行的算法之一。它的核心是找到同时优化多个目标的策略，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，并利用这些信息学习策略。

该方法的操作方式是维护一组 Q 值函数，每个被优化的目标对应一个。每个 Q 值函数确定在特定情况下针对特定目标采取特定行动时预期的奖励。通过采用考虑所