摘要
在复杂自动化控制系统中,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)算法已成为关键技术,其优化了从高维数据环境中的学习过程,提高了操作的自适应性和效率。然而,DRL在处理未覆盖区域的输入数据时仍面临对抗样本引发的鲁棒性问题。为解决这一问题,研究逐渐集中于强化算法的奖励机制,探讨如何设计有效的奖励函数以引导优化学习目标的方向性。多目标学习方法因其可直接实施性,被广泛用于策略优化。未来的研究将重点关注如何通过融合元学习和层次化学习等先进方法,进一步提高DRL在复杂自动控制场景中的鲁棒性和效率。
