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马尔可夫决策过程中的弱分布重叠下的离策略评估
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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
该文章介绍了分布稳健强化学习（DRRL）的理论基础，通过分布稳健马尔可夫决策过程（DRMDPs）为核心的综合建模框架，研究了对手引起的偏移的灵活性和动态规划原理的存在条件。
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关键要点
- 文章介绍了分布稳健强化学习（DRRL）的理论基础。
- 核心框架是分布稳健马尔可夫决策过程（DRMDPs）。
- 研究了对手引起的偏移的灵活性。
- 检验了动态规划原理的存在条件。
- 动态规划原理对现有强化学习算法的重要性。
- 提供了简化证明和反例，说明不存在全面广义动态规划原理的场景。
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