規則式政策

速報

ORCAID：斜決策樹抽取連續動作強化學習可解釋政策

可解釋性是強化學習的重要挑戰，尤其在連續動作空間中更難以抽取易讀的策略。研究團隊提出 ORCAID，一種在混合連續‑離散環境下，利用斜決策樹與局部線性模型，將深度強化學習代理人的政策轉換為規則式表示的方法。核心流程包括隨機初始化、局部微調與向後刪除的三階段切割搜尋，最後合併相鄰葉節點以產出簡潔規則。