
Der Kern dieser Arbeit ist ein neuartiger Ansatz für sicheres Verstärkungslernen, der darauf abzielt, die Verhaltensweisen guter Trajektorien nachzuahmen und schlechte Trajektorien zu vermeiden, anstatt sich auf die Schätzung von Kostenfunktionen zu verlassen.


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Effizientes Lernen sicherer Verhaltensweisen durch Nachahmung guter und Vermeidung schlechter Trajektorien


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Adaptive Chance-Constraint-Sicherungen (ACS) gewährleisten Sicherheit und Optimierung im Verstärkungslernen.


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Effizientes sicheres Verstärkungslernen durch hierarchische adaptive Chance-Constraint-Sicherungen



Die gleichzeitige Optimierung von Richtlinien und unbekannten Sicherheitsbeschränkungen in der Verstärkungslernung ist entscheidend für die Sicherheit in dynamischen Umgebungen.


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Lernen von Richtlinien und unbekannten Sicherheitsbeschränkungen in der Verstärkungslernung



Sicheres Verstärkungslernen ermöglicht optimale Politiken unter Berücksichtigung von Sicherheitsbeschränkungen.


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Sicheres Verstärkungslernen an einem simulierten Roboterarm
