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无先验知识的黑箱非平稳强化学习是否可行？
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究解决了非平稳强化学习中缺乏先验知识的问题。发现现有的MASTER算法在检测非平稳性时效果不佳，类似于随机重启算法。提出了一种新的随机重启基线算法，通过仿真实验验证其在快速变化检测方面更具鲁棒性，并持续优于MASTER算法。
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关键要点
- 研究解决了非平稳强化学习中缺乏先验知识的问题。
- 现有的MASTER算法在检测非平稳性时效果不佳，表现类似于随机重启算法。
- 提出了一种新的随机重启基线算法，具有先验知识。
- 通过仿真实验验证了新算法在快速变化检测方面更具鲁棒性。
- 新算法持续优于MASTER算法。
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