逻辑编程量化强化学习可解释性
原标题：Explaining Reinforcement Learning Agents via Inductive Logic Programming
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该工作将归纳逻辑编程用于提取强化学习策略的符号表示，并定义激活率、特征覆盖度、句法距离和语义距离等新指标来量化策略的可解释性。这些指标能够揭示动作层面的学习动态、特征重要性以及多智能体强化学习中的协调与适应模式，为策略迁移和泛化提供关键见解。
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