本研究介绍了一个用于桥接软件基准测试和真实工业应用的工业基准测试，并公开了其Java和Python代码及OpenAI Gym封装器。该基准测试设计为捕捉真实工业控制问题中常见情况的原型实验设置。
Sep, 2017
本文针对强化学习在实际问题中难以部署的问题，提出了一系列的挑战，并通过Markov决策过程定义这些挑战并分析其影响，同时探讨了一些现有的解决方法。为了验证算法的可部署性，我们提出并开源了realworldrl-suite套件作为一个基准测试集。
Mar, 2020
论文探讨自动化强化学习的关键元素和挑战，并讨论自动化强化学习的最新工作、应用和研究方向。
Jan, 2022
本文引入一种新的强化学习算法，通过学习马尔可夫决策过程中两个状态之间的距离来预测，距离度量作为内在奖励被用于推动智能体的学习。实验结果表明，相比于模型无关的强化学习，该算法在多个测试环境中具有更好的样本效率。
Oct, 2022
研究了基于强化学习的资源分配问题，结合了BAM模型以优化强化学习代理的设计和效率，分析模拟结果表明模型在减轻强化学习代理负担和优化执行方面具有很大潜力。
Nov, 2022
这篇文章综述了将进化计算方法与强化学习相结合的最新研究进展和方法，涉及强化学习中的关键研究领域及未来方向，为研究者和实践者提供参考和资源。
Mar, 2023
本论文介绍了一个基于OPC UA的运营技术意识强化学习体系结构，扩展了标准的RL设置，将其与数字孪生的设置相结合，与此同时，定义了一个OPC UA信息模型，允许进行通用的即插即用式交换RL agent。通过解决玩具示例，本文演示和评估了体系结构，证明了该结构可用于使用真实控制系统确定最优策略。
Jun, 2023
通过综述方法与开放问题对最近几年来RL的安全和稳健性的相关研究工作进行总结，本文主要关注RL系统在现实场景中的安全性和稳健性挑战，探讨了算法、伦理和实践考虑等方面的主要维度以及如何增强RL代理的安全性和稳健性，同时讨论了环境因素和人的参与等影响因素，最后提出了一个实用的检查清单，以帮助从业者在各个应用领域负责任地部署RL系统。
Mar, 2024
本研究解决了深度强化学习（DRL）在机器人应用时面临的复杂性和成本问题。通过对DRL在开发现代机器人能力方面成功案例的综合分析，揭示了其关键因素和未被充分探索的领域，并提出未来研究的方向，重点在于稳定高效的RL范式和整合多种能力的系统性方法。这项工作为RL从业者和机器人研究人员提供了重要的见解，帮助他们利用RL的优势开发更具能力的实际机器人系统。
Aug, 2024
本研究聚焦于强化学习（RL）这一人工智能领域，通过介绍其核心概念和方法，填补了学习资源不足的空白。论文提出了一种系统化的学习路径，帮助初学者理解状态、动作、策略和奖励信号等关键组件，进而掌握各种RL算法的应用。其重要发现是为初学者提供了清晰且易于理解的强化学习入门，促进该领域的学习与实现。