多目标强化学习中后见重标记导致的偏好覆盖崩塌
原文标题：On Preference Coverage Collapse from Hindsight Relabeling in Multi-Objective Reinforcement Learning
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论文发现将后见重标记扩展到偏好条件多目标强化学习常有害，在 36 个算法-环境设置中使 19 个性能下降最多达四个标准差。作者将这一失效模式命名为偏好覆盖崩塌，并用弃用偏好质量指标量化。提出的 her_mix 单参数凸组合可将 16 个受损设置恢复至基线，并将弃用偏好质量从 69% 降至 6%。
- 问题
- 偏好条件多目标强化学习中，后见重标记常导致性能下降。
- 方法
- 提出her_mix单参数凸组合，将达成方向拉回请求偏好，并定义弃用偏好质量（APM）量化失效。
- 结果
- 36个设置中19个下降最多四个标准差；her_mix恢复16个受损设置，APM从69%降至6%
- 影响
- 提醒MORL工程不要盲目套用后见重标记，her_mix提供低成本修复开关。
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