如何將 HJARL 擴展到更高維的動態系統,同時保持可解釋性和強健性?
要將 HJARL 擴展到更高維的動態系統，同時保持可解釋性和強健性，可以考慮以下幾個策略：
維度約簡技術：利用維度約簡技術來降低狀態空間的維度，專注於與任務相關的關鍵狀態變量。這可以通過主成分分析（PCA）或自編碼器等方法來實現，從而在不損失重要信息的情況下簡化問題。
分層模型：採用分層模型來處理高維系統。將高維系統分解為多個低維子系統，並針對每個子系統進行 HJ reachability 分析。這樣可以在保持可解釋性的同時，減少計算複雜度。
增強學習與模型基礎方法的結合：結合增強學習和模型基礎的方法，利用 HJ reachability 分析生成的可解釋擾動來指導策略學習。這樣可以在高維空間中保持對擾動的可解釋性，並提高策略的穩健性。
使用神經網絡近似 HJ 值函數：在高維系統中，利用深度學習技術來近似 HJ 值函數。這可以通過訓練神經網絡來學習 HJ 值函數的特徵，從而在高維空間中進行有效的擾動生成。
逐步增強擾動強度：在訓練過程中，逐步增加擾動的強度，以避免在初始階段出現過強的對抗者。這可以通過設計一個平滑的學習曲線來實現，確保模型在面對擾動時能夠逐步適應。