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  1. TOOL · CL_216131 ·

    基于有界不确定性模型的新型探索策略用于强化学习

    研究人员开发了一种新颖的强化学习探索策略，称为 BUMEX（基于有界不确定性模型探索）。该方法旨在通过整合先验模型知识来加速学习过程，具体方法是优化模型集以推导 Q 函数的上限和下限。该方法在有界参数 MDP (BMDP) 框架内特别有效，在该框架下，它成为一个凸且易于实现的问题，并为收敛到最优策略提供了理论保证。该方法的工具箱已公开提供。