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多目标加固学习（MORL）方法通过学习最大化的政策来解决现实世界中的问题，以不同的用户偏好加权。典型方法假定目标在整个代理人的寿命中都没有变化。，在某些现实情况下，代理商可能会遇到动态改变学习的方法，即在不同的学习阶段，不同的矢量值奖励功能。在概率公式或算法设计中尚未考虑这个发展目标的问题。为了解决这个问题，我们首次将设置作为连续的MORL（CMORL）问题，这是为了通过学习过程的目标发展。随后，我们提出了通过Re Ward Model Re re Hearsal（Cor E 3）学习的c ontinual多O型信息，从而使动态代理网络不合转，以快速适应新目标。此外，我们开发了一种奖励模型彩排技术，以恢复以前目标的重新信号，从而减轻灾难性的遗忘。在四个CMORL基准测试基准上进行的实验展示了Cor E 3有效地学习满足所有遇到的目标的不同偏好的政策，并以171％的态度表现出最佳的基线，突显了Cor E 3的能力，可以处理具有渐进目标的情况。
通过奖励模型彩排持续的多目标增强学习
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