Статья представляет рамку для многополитической многокритериальной робастной обучении, которая обучает набор парето-оптимальных политик, обеспечивая справедливость в различных предпочтениях пользователей. В ней доказывается, что справедливые политики остаются в выпуклой области покрытия для вогнутых функций благосостояния, и предлагается три алгоритма, которые учитывают нестационарные и стохастические динамики политики. Эмпирические результаты показывают, что эти методы эффективно обучают справедливые политики, адаптируемые к различным предпочтениям пользователей.