一种融合元学习的多环境自适应强化学习训练方法

本发明提供一种融合元学习的多环境自适应强化学习训练方法，旨在提升智能体在多任务、多环境下的策略泛化能力与环境适应能力。该方法在强化学习框架中引入元学习策略，通过构建环境类型分类并设定概率权重，实现多环境间的动态切换训练；采用分段式训练架构，将训练过程划分为预热阶段与元回合阶段，以提升训练效率与稳定性；在每个元回合结束后，执行网络参数的元更新与学习率回归调整，加快模型收敛并增强策略鲁棒性。通过上述机制，智能体可在复杂及动态变化的环境中实现快速适应与策略迁移，显著提升训练效果与跨任务泛化性能。该方法适用于机器人控制、自动驾驶、多智能体系统、智能制造等需具备策略优化与环境适应能力的应用场景。