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本文提出了一种用于强化学习的性能驱动的状态抽象方法,直接优化决策质量,采用多时间尺度框架共同调整策略和树状结构抽象。该算法基于Q值差异细化或聚合状态空间,相比基线实现了更好的样本效率和更快的重新规划。