인천대학교 인디고클랫폼 인천대학교 기술지원허브

본발명은 다중목적 강화학습(Multi-Objective Reinforcement Learning, MORL)에서, 선호 벡터(preference vector)의 샘플링을 확률 분포 학습 문제로 정식화하고, 엔트로피/쿨백–라이블러(KL) 정규화와 타깃 KL 제어를 이용하여 파레토 전선(Pareto front)의 커버리지와 균형을 향상시키는 선호 분포 학습 방법 및 이를 이용한 강화학습 방법에 관한 것이다. - 도면을 위한 그림은 추후 추가예정 - 도면을 위한 그림은 추후 추가예정