学术前沿
Multi-Objective Reinforcement Learning for Robotics: A Review
《Multi-Objective Reinforcement Learning for Robotics: A Review》是机器人多目标强化学习领域的经典综述论文，系统梳理了多目标强化学习在机器人领域的应用与挑战。论文涵盖标量化方法、Pareto方法、约束方法、偏好学习、动态权重五大核心方向，讨论了多目标权衡、Pareto前沿、约束满足、偏好表达等关键问题。论文分析了多目标强化学习在机器人路径规划、运动控制、任务调度、人机协作等场景的应用，指出目标冲突、Pareto前沿计算、偏好获取、计算复杂度是当前主要挑战。论文还展望了多目标强化学习与大模型、具身智能、安全强化学习等前沿方向的结合。该论文发表于IEEE Transactions on Robotics，引用超450次，是机器人多目标强化学习领域的重要参考。
主体信息
《Multi-Objective Reinforcement Learning for Robotics: A Review》是机器人多目标强化学习领域的经典综述论文，系统梳理了多目标强化学习在机器人领域的应用与挑战。论文涵盖标量化方法、Pareto方法、约束方法、偏好学习、动态权重五大核心方向，讨论了多目标权衡、Pareto前沿、约束满足、偏好表达等关键问题。论文分析了多目标强化学习在机器人路径规划、运动控制、任务调度、人机协作等场景的应用，指出目标冲突、Pareto前沿计算、偏好获取、计算复杂度是当前主要挑战。论文还展望了多目标强化学习与大模型、具身智能、安全强化学习等前沿方向的结合。该论文发表于IEEE Transactions on Robotics，引用超450次，是机器人多目标强化学习领域的重要参考。