Heterogeneous Systems

Personalized Observation Normalization for Federated Reinforcement Learning in Simulation Environments with Heterogeneity

O artigo introduz um método de normalização de observação personalizada (PON) para aprendizagem por reforço federada (FedRL), projetado para superar desafios em ambientes heterogêneos. Ele permite que cada agente normalize localmente as entradas de estado, garantindo escalonamento consistente e melhorando o desempenho em tarefas MuJoCo.