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风险敏感马尔可夫决策过程与普遍效用函数下的学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种利用泛化的效用函数来解决风险敏感的强化学习问题的方法，并设计了可实现的近似算法来求解该问题。
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关键要点
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决策者在实践中面临不同的风险偏好和不确定性。
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传统的风险中性强化学习框架无法有效应对这些情况。
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本文提出了一种利用泛化的效用函数的方法来解决风险敏感的强化学习问题。
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设计了可实现的近似算法来求解该问题。
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