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令您的决策有说服力！一个统一的两阶段框架：自我归属和决策
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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
该文介绍了一种通用框架，将自动规划和强化学习整合，称为SDM。该框架基于概率论和贝叶斯推断的概念，可以适用于任何方法。作者提供了一个通用算法，并推测每个SDM方法都基于它。作者推导出一组用于计算SDM任务和方法的公式和算法。
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关键要点
- 自动规划（AP）和强化学习（RL）的整合受到广泛关注。
- 提出了一种通用框架，称为顺序决策制定（SDM），适用于各种方法。
- 该框架基于概率论和贝叶斯推断的概念。
- 定义了SDM任务的马尔可夫决策过程（MDPs）集合，以考虑泛化性。
- 提供了一个通用算法，推测每个SDM方法都基于该算法。
- 每个SDM算法通过利用任务知识迭代改进解决方案估计。
- 推导出一组公式和算法，用于计算SDM任务和方法的属性，便于经验评估和比较。
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