多目的強化学習

多目的強化学習（Multi-Objective Reinforcement Learning、MO-RL）は、複雑な環境で複数の目的を最適化するための機械学習手法です。従来の単一目的強化学習とは異なり、MO-RLはエージェントが環境と相互作用することを通じて、複数の潜在的に競合する目標を同時に処理することを目指しています。この方法は、異なる目的間のトレードオフをバランスよく取りながら、より包括的な性能最適化を達成します。MO-RLは、リソース管理、ロボットナビゲーション、金融意思決定など、多目的最適化が重要なシナリオで広く応用されています。