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Nadav Merlis

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  1. TOOL · CL_324105 ·

    新研究提出用于强化学习的自适应批处理策略

    一篇新的研究论文介绍了一种用于涉及多步前瞻信息的强化学习问题的自适应批处理策略（ABPs）。作者（包括Nadav Merlis）强调了现有启发式方法（如固定批处理和模型预测控制）的局限性。他们提出的ABP方法在状态相关的批次中使用前瞻信息，并包含一种乐观的遗憾最小化算法，用于在未知环境中学习最优ABPs，实现了最优遗憾界限。