Neuer Actor-Critic-Algorithmus sichert robuste RCMDPs gegen Unsicherheit
Ein neues Verfahren aus dem arXiv-Preprint 2511.05758v1 liefert einen robusten und sicheren Ansatz für Robust Constrained Average-Cost Markov Decision Processes (RCMDPs). Das Ziel ist es, in unsicheren Umgebungen Handlungsstrategien zu finden, die sowohl die Kosten minimieren als auch die vorgegebenen Nebenbedingungen einhalten.
