Tiefsee-Schatz, Bildversion

Die Deep-Sea Treasure, Image-Version ist eine Bildbasierte Variante einer Toy-Umgebung für mehrzielige Reinforcement-Learning-Algorithmen, die erstmals von P. Vamplew et al. in „Empirische Evaluationsmethoden für mehrzielige Reinforcement-Learning-Algorithmen“ vorgestellt wurde. Diese Aufgabe simuliert den Schatzsuchprozess im Tiefsee durch visuelle Eingaben und zielt darauf ab, die Leistung und Entscheidungsfähigkeit der mehrzieligen Reinforcement-Learning-Algorithmen in komplexen visuellen Umgebungen zu bewerten und zu optimieren. Dies hat erheblichen Forschungs- und Anwendungswert.