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约束型策略优化算法
Joshua Achiam（UC Berkeley）
原为链接:https://arxiv.org/pdf/1705.10528.pdf
参考链接:https://www.sohu.com/a/155588306_465975
源码:https://github.com/jachiam/cpo
我们的方法——约束型策略优化（Constrained Policy Optimization——CPO），可以确保智能体在学习过程中的每一步都满足约束条件。具体来说，我们尝试满足成本方面的约束：设计者会给智能体应该避免的每一个结果都分配一个成本（cost）和一个限制（limit），而且智能体则会学着去使它的所有成本都保持在限制之下。
为什么我们需要安全性约束？
强化学习智能体的训练目标是最大化奖励信号，人类必须事先指定设计这一过程的范围。如果奖励信号没有被正确设计，智能体就会去学习非计划中的甚至是有害的行为。如果设计奖励函数很容易，这将不是问题，但不幸的是从根本上来讲，奖励函数设计很有挑战性；这就是采用约束（constraint）的