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区域见解：在灾难和气候变化的背景下解决人类流动性的有效实践
为了支持和促进各州执行这些承诺的努力，联合国移民网络（网络）在全球层面建立了由IOM，国际工党和UNFCC和UNFCC领导的气候变化，GCM和巴黎协定的工作流，并由：Act Alliance，Act Aliriance，Alianza Americas，Caritas Internationals，Caritas Internationals，Caritas International Iniv，CMD，FARC，FARC，FARC，FARC，FARC，FARC，FARC，FARC Refugee Council, Ovibashi Karmi Unnayan Program, OHCHR, PacificWIN and Pacific Islands Association of Non-Governmental Organisations, Platform on Disaster Displacement (PDD), PSI, Secours Catholique-Caritas France, Solidarity Center, UNDP, UNHCR, UNICEF, UN MGCY, Unitarian Universalist Service Committee, Water Initiatives, WHO and the Women in Migration Network.作为工作流进行的工作的一部分，该网络于2023年10月启动了“攀登数据库：人类流动性，气候变化和环境退化数据库”。
陆军 AGR 重新分配机会号码
职责描述：指导、协调、监督、培训和同步 BEB 内所有下属补给军士的工作，以确保高效、迅速的行动。与上级总部和民间承包商协调，确保第 104 营 BEB 的后勤、移动和生命支持。通过提供有关营后勤态势的准确和最新信息，支持 S4 对情况的了解。担任全职高级补给军士。按时满足上级总部指示的所有紧急任务。为下属的补给军士提供指导，确保成长和发展重点。确保满足营内所有后勤需求，以进行高效、有效的培训。负责向 BDE S4 报告后勤准备情况，并协调运输以支持 BEB 的机动性和移动性。协助下属单位准备 CMDP 和 CSDP 检查以及随后发生的任何补救措施（MAIT 访问等）。
随时随地竞争性强化学习与策略先验
本文研究了任何时间竞争性马尔可夫决策过程（A-CMDP）的问题。现有在受约束的马尔可夫决策过程（CMDP）上的现有作品旨在优化预期的奖励，同时将预期成本限制在随机动态上，但是特定情节中的成本仍然不令人满意。相比之下，A-CMDP的目标是优化预期的奖励，同时保证任何情节的每轮有限成本与之前的政策。我们提出了一种新算法，称为任何时间竞争力的增强学习（ACRL），可以保证任何时间的成本限制。遗憾的分析表明，该政策渐近与任何时间竞争性约束下可获得的最佳奖励匹配。有关碳智能计算的应用实验，可以验证ACRL的奖励性能和成本约束保证。
智能电网与合作云供应商的协调
摘要 — 以云联盟形式开展合作的云提供商可以利用不同地点的电价波动来降低能源成本。在这种环境下，一方面，电价对所形成的联盟有显著影响，从而对云提供商的利润产生重大影响，另一方面，云合作对智能电网的性能也有不可避免的影响。在这方面，本文将独立云提供商与智能电网之间的相互作用建模为两阶段 Stackelberg 博弈与联盟博弈交织在一起。在这个博弈中，在第一阶段，智能电网作为领导者选择适当的电价机制来最大化自己的利润。在第二阶段，云提供商合作管理他们的工作量以最小化他们的电力成本。考虑到联盟形成过程中云提供商的动态，智能电网已经使用基于约束马尔可夫决策过程 (CMDP) 的优化模型来实现最优策略。数值结果表明，与非合作方案相比，所提出的解决方案分别为智能电网和云提供商平均带来约 28% 和 29% 的利润提高。
基于a-lyapunov的诉讼 - 诉讼 - > ...
Abstract In many real-world reinforcement learning (RL) problems, besides optimizing the main objective function, an agent must concurrently avoid violating a number of constraints.In particular, besides optimizing performance, it is crucial to guar- antee the safety of an agent during training as well as deployment (e.g., a robot should avoid taking actions - exploratory or not - which irrevocably harm its hard- ware).To incorporate safety in RL, we derive algorithms under the framework of constrained Markov decision processes (CMDPs), an extension of the standard Markov decision processes (MDPs) augmented with constraints on expected cu- mulative costs.Our approach hinges on a novel Lyapunov method.We define and present a method for constructing Lyapunov functions, which provide an ef- fective way to guarantee the global safety of a behavior policy during training via a set of local linear constraints.Leveraging these theoretical underpinnings, we show how to use the Lyapunov approach to systematically transform dynamic programming (DP) and RL algorithms into their safe counterparts.To illustrate their effectiveness, we evaluate these algorithms in several CMDP planning and decision-making tasks on a safety benchmark domain.Our results show that our proposed method significantly outperforms existing baselines in balancing con- straint satisfaction and performance.
二进制反馈
安全是将重新执行学习（RL）应用于实际问题的必不可少的要求。尽管近年来提出了大量的安全RL算法，但大多数现有工作通常1）依赖于收到Nu-ereric Safety Affect的反馈； 2）不能保证在学习过程中的安全； 3）将问题限制为先验已知的确定性过渡动力学；和/或4）假设对任何州的已知安全政策都具有关注。解决上述问题时，我们提出了长期的二进制反馈安全RL（LOBISARL），这是一种具有二进制安全反馈和未知的随机状态过渡功能的马尔可夫决策过程（CMDP）的安全RL算法。lobisarl优化了一项政策，以最大程度地提高奖励，同时保证代理商在每个情节中仅执行安全的州行动对，并以很高的可能性执行安全的州行动对。具体来说，Lobisarl通过广义线性模型（GLM）对二进制安全函数进行建模，并且在每个时间步骤中仅采取安全措施，同时在适当的假设下对未来的安全产生影响。我们的理论结果表明，Lobisarl具有很高的可能性，可以保证长期的安全限制。最后，我们的经验结果表明，我们的算法比现有方法更安全，而没有显着损害奖励方面的表现。