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本文提出了一种基于广义策略改进（GPI）的新型多目标强化学习算法，通过优先级技术高效学习凸覆盖集（CCS）。该算法在每个时刻动态选择最具改进潜力的偏好权重进行训练，利用GPI计算状态-动作层面的最优决策，而非简单加权策略得分。通过定义角权重和构建多面体模型，算法能优先训练落差最大的偏好区域，从而快速收敛到CCS。理论证明该方法在有限步数内可找到最优解，在次优情况下仍能保证ε-近似最优，并定义了效用

本文系统梳理强化学习（RL）场景下 Out-of-Distribution（OOD）检测的问题定义、四类检测对象（状态 / 动作 / 转移 / 轨迹）、六类主流检测方法，以及代表论文与可复现的开源代码，帮助研究者和工程师建立一套可操作的 RL OOD 检测知识框架。本文是"强化学习 OOD 与可信决策"系列第 1 篇，侧重 检测；第 2 篇侧重检测之后的 决策与行动。

Supabase作为25年后端热门开源BaaS框架，GitHub星标98000+，基于PostgreSQL封装全套后端基础设施，支持用户认证、文件存储等核心功能，可云服务快速上手或Docker本地部署。本文实操演示Supabase云服务使用、Navicat远程连接、前端SDK接入及RLS行级安全策略配置，同步详解PostgreSQL核心特性，包括自定义类型、表继承、JSONB支持、全文检索及高级索

本文记录开发者将本地 Docker 部署的 Supabase 数据库迁移至云端 Supabase 的实操过程。迁移中遇到两大核心问题：一是连接云端数据库时因 VPN、DNS 解析异常，出现服务器意外断开连接，关闭代理或设置直连、选用 Session Pooler 连接模式可解决；二是导入 SQL 文件因编码非 UTF-8 报错，改用在本地容器通过 pg_dump 带 --column-insert

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本文系统梳理了多智能体强化学习（MARL）在柔性作业车间调度问题（FJSP）七类现实变体中的应用研究。首先介绍了标准FJSP的问题定义及其与经典JSP的区别，指出真实制造场景中的复杂约束催生了多种FJSP变体。针对这些变体，本文详细分析了每类问题的核心挑战，并提供了代表性算法和可复现的开源代码资源，包括标准FJSP、多目标FJSP、动态FJSP、含AGV/运输约束的FJSP等。特别强调了多智能体方

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