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本文提出一种新颖的基于模型的强化学习算法,该算法利用贝叶斯方法和线性时序逻辑规范,在未知环境中实现高效的策略合成,与传统方法相比,显示出更高的样本效率和安全性。
本文提出了一种基于模型的强化学习方法,用于微流体平台中的自主液滴导航,实现了在复杂几何结构中的可靠导航,并能从简单路径进行零样本迁移。