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一种具有生成模型的近似最小最大优化的分布式强化学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种新的算法，用于基于模型的分销式强化学习，解决了一个悬而未决的问题。我们的分析为分销式强化学习的类别方法提供了新的理论结果，并引入了一种新的分销式贝尔曼方程。我们还进行了实验研究，比较了几种基于模型的分销式强化学习算法。
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关键要点
- 提出了一种新的算法，用于基于模型的分销式强化学习。
- 该算法在逼近具有生成模型的回报分布方面是极小极大最优的，解决了张等人（2023 年）的悬而未决的问题。
- 分析为分销式强化学习的类别方法提供了新的理论结果。
- 引入了一种新的分销式贝尔曼方程，即随机类别 CDF 贝尔曼方程，具有独立的重要性。
- 进行了实验研究，比较了几种基于模型的分销式强化学习算法，并提供了实践者们的要点。
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