Apprentissage par renforcement multi-objectif

L'apprentissage par renforcement multi-objectif (MO-RL) est une approche d'apprentissage automatique conçue pour optimiser plusieurs objectifs dans des environnements complexes. Contrairement à l'apprentissage par renforcement à objectif unique, le MO-RL vise à gérer simultanément plusieurs objectifs, potentiellement contradictoires, en apprenant des politiques optimales grâce à l'interaction des agents avec l'environnement. Cette méthode permet une optimisation des performances plus complète en équilibrant les compromis entre différents objectifs, et elle est largement utilisée dans des scénarios tels que la gestion des ressources, la navigation robotique et la prise de décision financière, où l'optimisation multi-objectif est essentielle.