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Quantum-Inspired Reinforcement Learning in the Presence of Epistemic Ambiguity
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的框架——认识模糊马尔可夫决策过程（EA-MDP），旨在解决在线决策中的复杂性问题。通过量子测量技术计算奖励函数，验证了在认识模糊情况下存在最优策略和价值函数，实验结果表明代理能够收敛到最优策略。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的框架——认识模糊马尔可夫决策过程（EA-MDP），旨在解决在线决策中的复杂性问题。
- 通过量子测量技术计算奖励函数，验证了在认识模糊情况下存在最优策略和价值函数。
- 实验结果表明，代理能够在认识模糊的情况下收敛到最优策略。
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