Mehrziel-Reinforcement-Lernen

Multi-Objektives Reinforcement Learning (MO-RL) ist ein Ansatz des maschinellen Lernens, der darauf abzielt, mehrere Ziele in komplexen Umgebungen zu optimieren. Im Gegensatz zum traditionellen single-objektiven Reinforcement Learning strebt MO-RL an, gleichzeitig mehrere, potenziell widersprüchliche Ziele zu bewältigen, indem es durch die Interaktion von Agenten mit der Umgebung optimale Strategien lernt. Diese Methode erreicht eine umfassendere Leistungsoptimierung, indem sie die Spannungsbögen zwischen verschiedenen Zielen ausgleicht. Sie wird weit verbreitet in Szenarien wie Ressourcenmanagement, Roboter-Navigation und Finanzentscheidungen eingesetzt, wo die Optimierung mehrerer Ziele entscheidend ist.