Neuer Actor-Critic-Algorithmus löst Bi-Level-Reinforcement-Learning effizient
In einer kürzlich veröffentlichten Studie wird ein innovativer Ansatz für das Bi‑Level-Reinforcement‑Learning vorgestellt, der die bisherigen Beschränkungen von zweiten‑Ordnung‑Informationen und aufwendigen Nested‑Loop‑Methoden überwindet. Der neue Algorithmus kombiniert die Vorteile von Actor‑Critic‑Methoden mit einer cleveren Regularisierung, um die Optimierung der oberen Ebene zu beschleunigen.
