背景介绍 近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）在解决各种复杂任务方面展示了其有效性。然而，许多现实世界中的决策和控制问题涉及多个相互冲突的目标。这些目标的相对重要性（偏好）在不同情景下需要权衡。尽管帕累托最优解（Pareto optimal）的解决方案被认为是理想的，但环境不确定性（例如，环境变化或观察噪声）可能会导致代理采取次优策略。 针对上述问题，Xiangkun He、Jianye Hao等人发表了一篇题为《Robust Multiobjective Reinforcement Learning Considering Environmental Uncertainties》的论文，旨在研究一种新的多目标优化范式，提出了在考虑环境不确定性的情况下的健...