Современные методы обучения с подкреплением (RL) демонстрируют высокую эффективность в симуляционных средах, однако их переносимость между различными физическими движками остается серьезной проблемой. В данной работе рассматривается метод адаптации RL-агентов с использованием модели Delta Action, которая учитывает различия физики движков. Предлагаемый подход включает сбор данных о траекториях агента, их воспроизведение в исходном окружении, обучение модели корректировки действий и последующее дообучение агента. Метод может быть полезен для задач робототехники и анимации, обеспечивая более надежный перенос моделей между симуляторами. В будущем планируется экспериментальная оценка эффективности подхода и исследование стратегий оптимизации процесса адаптации.

Чеботарёв И.В., Евдокимов О.В., Самойлов А.А. (науч. рук. Карсаков А.С.) Метод переноса игровых агентов между различными физическими движками // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/14268