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通过时间扩展动作来提高规划和模型基础强化学习
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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
本研究提出了一种新方法，通过控制连续决策的时间尺度和扩展动作，解决了连续时间系统模型中的高计算成本问题，显著提升了规划和模型基础强化学习的效率与效果。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，解决了连续时间系统模型中的高计算成本问题。
- 该方法通过控制连续决策的时间尺度和扩展动作来提升效率。
- 使用时间扩展动作使得规划器可以将动作持续时间视为额外的优化变量。
- 实验结果表明，该方法在规划和模型基础强化学习中显著提高了效率和效果。
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