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Optimiser une politique consiste à ajuster la règle ou le comportement qui choisit les actions d’un robot pour améliorer un objectif mesuré sous contraintes, données et scénarios définis.
Optimiser une politique choisit la stratégie ou action selon état et objectif ; régler un contrôleur ajuste gains et paramètres d’une boucle pour suivre une consigne avec stabilité et limites.
Pour éviter qu’une politique exploite une faille d’évaluation, on varie scénarios, mesure contraintes réelles, audite récompense et instrumentation, puis on teste généralisation et comportements inattendus.
Une politique de référence permet de comparer gains, régressions, stabilité, coût, incidents et généralisation et fournit un repli lorsque l’optimisation produit un comportement incertain.
Le compromis entre performance et robustesse se choisit en comparant réussite, variance, contraintes, scénarios nouveaux, coût d’échec, énergie et capacité de repli selon la mission.
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