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《基于模型的安全强化学习》
一、引言
安全强化学习（SafeReinforcementLearning,SRL）是一种新兴的机器学习技术，它在面对高风险或关键决策问题时尤为重要。其目的是在最大化回报的同时确保系统或模型的安全性。然而，传统的强化学习方法往往缺乏对安全性的考虑，这可能导致在面对复杂环境时出现不安全的行为。因此，本文将探讨基于模型的安全强化学习（Model-BasedSafeReinforcementLearning）的应用，以提高系统性能并保证安全性。
二、模型的安全强化学习背景与现状
在传统强化学习中，智能体通过试错（trial-and-error）的方式与环境进行
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