多目标强化学习

多目标强化学习（Multi-Objective Reinforcement Learning, MO-RL）是一种在复杂环境中优化多个目标的机器学习方法。与传统单目标强化学习不同，MO-RL旨在同时处理多个、可能相互冲突的目标，通过智能体在环境中的交互学习最优策略。该方法通过平衡不同目标之间的权衡，实现更全面的性能优化，广泛应用于资源管理、机器人导航、金融决策等多目标优化场景，具有重要的应用价值。