オープンエンドなロボット問題学習のためのマルチオブジェクトアルゴリズム：安定性と適応性を向上させる新しいアプローチ

従来の強化学習のアプローチが抱える問題を克服するため、マルチオブジェクト進化アルゴリズムを活用した新しいカリキュラム学習メカニズムであるマルチオブジェクト学習（MOL）が提案されており、シミュレーション環境において、ベースラインアプローチと比較して優れた安定性と適応性を示している。