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有界契约是否可学习和近似最优？
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过优化问题将上下文马尔可夫决策过程中的迁移学习问题转化为因果效应识别问题，并通过线性规划获得因果模型和因果边界。实验证明因果增强算法优于传统方法，收敛速度更快。
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关键要点
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研究了部分可观察环境下的上下文马尔可夫决策过程中的迁移学习问题。
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将迁移学习问题转化为识别动作和奖励之间因果效应的问题。
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通过线性规划的顺序求解获得相容的因果模型和因果边界。
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采样算法提供适宜的采样分布的收敛结果。
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因果边界应用于改进传统的贝叶斯增强算法。
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方法在函数逼近任务中处理一般的上下文分布，改善了对函数空间大小的依赖性。
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正式证明因果增强算法优于传统的贝叶斯增强算法，收敛速度更快。
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模拟实验显示策略相对于当前最先进的方法的高效性，适用于数据稀缺且成本高昂的实际应用。
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