SBSRL：基于采样的安全强化学习算法

研究者提出 Sampling-Based Safe Reinforcement Learning（SBSRL），一种基于模型的强化学习算法，通过对有限动力学样本联合施加约束，在整个学习过程中维持安全，近似求解不确定动力学下的最坏情况优化。