Constrained RL(一)：策略优化理论
在真实世界中，智能体的探索通常有约束的，因为有些行为会产生较大的成本。同时，对于多目标的智能体来说，待满足的目标之间属于冲突的，那么就可以把其转化为有约束的优化问题，从而更好的解决问题。然而，《Constrained Policy Optimization》之前，CRL主要适用于低维空间。那么，CPO提出了什么方法，从而解决高维控制问题呢？
在真实世界中，智能体的探索通常有约束的，因为有些行为会产生较大的成本。同时，对于多目标的智能体来说，待满足的目标之间属于冲突的，那么就可以把其转化为有约束的优化问题，从而更好的解决问题。然而，《Constrained Policy Optimization》之前，CRL主要适用于低维空间。那么，CPO提出了什么方法，从而解决高维控制问题呢？