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一种具有均匀 PAC 保证的限制 MDP 的策略梯度原始对偶算法
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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
本文介绍了一种新型的策略梯度原始-对偶算法，具有均匀概率近似正确性保证。该算法在收敛至最优策略、次线性遗憾和多项式样本复杂度方面具有理论保证，并在一个简单的CMDP示例中进行了实证展示。结果表明，该算法能够收敛至最优策略，而现有算法则表现出振荡性能和约束违规。
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关键要点
- 介绍了一种新型的策略梯度原始-对偶算法。
- 该算法具有均匀概率近似正确性保证。
- 理论上保证收敛至最优策略、次线性遗憾和多项式样本复杂度。
- 在简单的CMDP示例中进行了实证展示。
- 结果表明该算法能够收敛至最优策略。
- 现有算法表现出振荡性能和约束违规。
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