安全强化学习（Safe Reinforcement Learning）算法详解与Python实现
<hr> 1. 引言
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种通过与环境交互来学习最优计谋的呆板学习方法。然而，传统的强化学习算法在追求最大化累积嘉奖的过程中，可能会忽略安全性约束，导致智能体在练习或部署过程中产生伤害举动。
安全强化学习（Safe Reinforcement Learning, Safe RL）通过在强化学习框架中引入安全性约束，确保智能体在学习过程中始终满足安全性要求。本文将详细先容安全强化学习的核心概念，并利用Python实现该算法。我们将通过几个现实案例来展示其应用，并为每个案例选择最得当的设计模式。
<hr> 2. 安全强化学习概述
2.1 安全强化学习的定义
安全强化学习是一种在强化学习框架中引入安全性约束的方法，旨在确保智能体在学习过程中始终满足安全性要求。安全性约束可以是硬约束（必须满足）或软约束（尽可能满足）。
2.2 安全强化学习的挑衅
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