تعلم التعزيز متعدد الأهداف

التعلم التعزيزي متعدد الأهداف (MO-RL) هو نهج في تعلم الآلة مصمم لتحسين العديد من الأهداف في بيئات معقدة. على عكس التعلم التعزيزي التقليدي ذو الهدف الواحد، يسعى MO-RL إلى التعامل مع أهداف متعددة ومتعارضة في الوقت نفسه من خلال تعلم السياسات المثلى عبر تفاعل الوكلاء مع البيئة. يحقق هذا الأسلوب تحسينًا شاملًا للأداء من خلال موازنة التنازلات بين الأهداف المختلفة، ويُستخدم على نطاق واسع في سيناريوهات مثل إدارة الموارد، وتوجيه الروبوتات، واتخاذ القرارات المالية، حيث يكون التحسين متعدد الأهداف حاسمًا.