一篇新论文提出了一个认证的反例，证明了当使用非均匀更新频率时，蒙特卡洛乐观策略迭代的收敛性会失败。研究表明，固定的非均匀状态选择概率会导致随机递归无法收敛，而是陷入周期轨道附近。这一发现揭示了一个几何障碍，其中均匀采样提供径向收缩，而非均匀采样可能会扭曲动力学并产生吸引周期。 AI
影响 强调了强化学习算法中的理论局限性，可能影响未来的算法设计。
排序理由 学术论文发表在arXiv上，详细介绍了强化学习中的一个理论反例。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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