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Policy Gradient for Robust Markov Decision Processes
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内容提要
本研究提出了一种通用的策略梯度方法DRPMD，旨在解决强健马尔可夫决策过程中的模型不确定性问题，确保全局最优性，并在复杂场景中验证其强健性和全局收敛性。
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关键要点
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本研究提出了一种通用的策略梯度方法DRPMD。
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该方法旨在解决强健马尔可夫决策过程中的模型不确定性问题。
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DRPMD确保全局最优性。
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通过适应性容忍度的镜像下降更新规则，提供了强健政策学习的新途径。
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在多个复杂场景中验证了DRPMD的强健性及全局收敛性。
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