arXiv cs.RO 机器人学· Zhilin He, Gauri Joshi·· 1 天前AI 评分45
FedGuide：面向异构联邦强化学习的扩散先验对齐与价值基线引导
FedGuide: Diffusion Prior Alignment and Value Baseline Guidance for Heterogeneous Federated Reinforcement Learning
AI 导读
FedGuide 提出一种异构联邦强化学习（FRL）框架，用扩散先验作为行为模型为异构本地策略学习提供个性化数据分布，并通过 Optimal-Transport Mixture-of-Experts（OT-MoE）在分布空间聚合先验，同时以 Distribution Correction Estimation（DICE）价值基线提供低方差、回报感知的策略改进引导。
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