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受限马尔可夫决策过程中的一般参数化策略的最后迭代收敛性
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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
本文介绍了加速自然策略梯度算法（ANPG）用于解决无限时间折扣奖励马尔可夫决策过程问题。ANPG在一般参数化情况下具有较低的样本复杂度和迭代复杂度，通过改进样本复杂度实现了更高的效率。该算法不需要假设重要性采样权重的方差有上界。在无Hessian和无重要性采样算法类别中，ANPG的样本复杂度超过了已知算法的倍数，并与其迭代复杂度相匹配。
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关键要点
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本文介绍了加速自然策略梯度算法（ANPG），用于解决无限时间折扣奖励马尔可夫决策过程问题。
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ANPG在一般参数化情况下，实现了O(ε^-2)的样本复杂度和O(ε^-1)的迭代复杂度。
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ANPG通过log(1/ε)因子改进了样本复杂度，具有更高的效率。
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该算法不需要假设重要性采样权重的方差有上界。
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在无Hessian和无重要性采样算法类别中，ANPG的样本复杂度超过了已知算法的O(ε^-1/2)倍，并与其迭代复杂度相匹配。
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