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Quantitative Verification Benchmark Set

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  1. TOOL · CL_275063 ·

    新的Q学习算法为MDP提供无模型可达性

    研究人员开发了Quasar，一种新颖的无模型算法，它使用Q学习在没有非终端最大结束组件（MECs）的马尔可夫决策过程（MDPs）中实现可达性规范的渐近收敛。这种方法消除了对显式估计转移概率的需求，而这是先前基于模型的方法的要求。与现有的最先进的基于模型的技术相比，Quasar显著减小了内存占用，并在定量验证基准集上展示了更快的收敛速度，标志着在规范引导强化学习方面迈出了实用性的一步。