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An expository article exploring the lattice of sets of natural numbers under inclusion, discussing suborders like chains and copies of the integers, and highlighting the richness of the power set lattice.
本文重新审视了强化学习中用于零样本任务组合的布尔任务代数（BTA），证明了在确定性MDP中，所有最优扩展Q函数可归结为两个分量（全局任务和空任务），使得原始BTA中提出的对数基任务集变得多余。作者引入了一种基于目标集的组合方法，在保持策略性能的同时降低了学习成本和组合时间，并在多个实验域中验证了其有效性。