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关于折扣强化学习中优化确定性等价的样本复杂度

arXiv cs.LG · 2026-05-22 缓存

本文研究了在生成模型下有限折扣MDP中的风险敏感强化学习,重点是在优化确定性等价(OCE)风险度量下学习最优值函数和策略的样本复杂度。文章给出了PAC可学习性的精确条件,分析了一种基于模型的方法,并建立了紧的下界,包括对CVaR风险参数的改进依赖关系。

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