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TOOL · CL_129299 · Jul 7 · 04:00

新算法解决扩散过程的强化学习问题

研究人员开发了一种用于受控扩散过程的强化学习的新型基于模型算法。该算法通过自适应地划分状态-动作空间来应对连续和高维域中的挑战。它在每个分区内维护漂移、波动率和奖励的估计器，并优化离散化以平衡探索和近似。理论分析提供了适用于无界域的遗憾界限，扩展了有界情况下的现有结果，并通过数值实验（包括多资产投资组合选择）验证了该方法。