最大熵逆强化学习：理论基础、数学推导与工程实现

模仿学习（Imitation Learning, IL）旨在从给定的专家演示数据中提取决策策略。该方法适用于各类自动化任务，尤其在控制领域应用广泛。本文重点讨论逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL），这是模仿学习的重要分支，其核心目标是基于演示数据学习能够最大化期望奖励的最优策略。

并非所有自动化任务都适合采用IL和IRL方法。以机械臂在传送带间转移物体的任务为例，如下图所示，该问题的解决方案相对明确，可通过硬编码实现直接执行。

图1：受控环境下的全自动化任务，采用IL方法存在过度设计问题

 

https://avoid.overfit.cn/post/f38ad6894a474f429d03baa61c0e69e7