一、多目标优化问题的挑战 在强化学习中，多目标优化问题往往涉及到多个相互竞争或相互依赖的目标指标。例如，在自动驾驶领域，我们希望智能车既能高效地行驶，又能确保安全性和舒适性。然而，这些目标之间存在着冲突和权衡，很难找到一个全局最优解。传统的单目标优化方法无法很好地解决这类问题。二、多目标优化与决策...
多目标优化问题上的有效性.通过热障陶瓷涂层材料数据实验,验证了 Ⅰ-NSGA-Ⅱ算法能够解决同时带有约束和偏好的多目标优化问题.相比于加权粒子群算法,Ⅰ-NSGA-Ⅱ算法,具有不需要设置加权权重,运行效率高,一次可获得多个解集的优点;相比于NSGA-Ⅱ算法,Ⅰ-NSGA-Ⅱ可以用更少的种群数获得更多符合偏好的解.3.机器学习...
图3 多目标优化机动决策模型结构 Fig. 3 Structure of multi-objective optimization modelfor maneuver decision 图选项 [14-15] [16] [17] [18] [19] (11) l no n no m no a no si R α u α e h v h v ν ν [20] (12)
本发明公开了一种基于多目标优化与深度强化学习的游戏软件自动测试方法,步骤1,构建面向游戏场景的异常检测机制与游戏测试策略的评估指标;步骤2,进行游戏软件自动测试设计;步骤3,基于多目标优化算法,依据策略π的适应度值FitnessValue(π)衡量策略性能,选择优质后代,进一步提升游戏测试的效率与效果;策略群中的每个策略都...
综上所述,强化学习中的多目标优化与决策研究是一个具有挑战性和重要性的课题。通过对多目标优化问题的分析与建模,我们可以找到解决方案的帕累托前沿并做出合理的决策。各种方法和算法的研究使得强化学习能够在多个目标间进行权衡和平衡,从而提高了应用的效果和可行性。