【安全强化学习· 一】Safe Reinforcement Learning（一）
【摘要】 本文是关于安全强化学习（Safe Reinforcement Learning）的，从定义、现状（经典算法原理，开源环境&代码），应用场景，高价值研究点归纳这几个方面对Safe RL较为全面的介绍。
安全强化学习（Safe Reinforcement Learning）定义：
广义的定义：考虑安全或风险等概念的强化学习
Definition (specific): Safe Reinforcement Learning can be defined as the process of learning policies that maximize the expectation of the return in problems in which it is important to ensure reasonable system performance and/or respect safety constraints during the learning and/or deployment processes [Survey-1].
狭义的定义：Safe RL 可定义为在学习或部署过程中能够保证合理的性能内并且/或者满足一定安全约束的最大化长期回报的强化学习过程。
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