面向高级用户的联邦强化学习解释

联邦强化学习（FRL）是一种方法，其中多个代理在分布式环境中通过强化学习改进其策略，而无需集中其本地数据。

每个代理从自身经验中本地学习，仅与中央服务器或彼此共享模型参数或更新。

联邦设置使得在保护隐私和安全的同时，能够汇聚跨不同环境的知识。

典型的挑战包括数据和环境的异质性、通信成本以及不同学习进展的整合。

FRL 应用于分布式机器人系统、智能电网或需要动态决策过程的个性化推荐系统等领域。