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面向连续决策的统一框架
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原文中文，约400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的SDM框架，将AP和RL整合起来。该框架基于概率论和贝叶斯推断的概念，适用于任何方法。作者提供了通用算法，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，以便进行经验评估和比较。
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关键要点
- 文章介绍了一种通用的顺序决策制定（SDM）框架，整合了自动规划（AP）和强化学习（RL）。
- 该框架基于概率论和贝叶斯推断的概念，适用于从传统规划到深度强化学习的任何方法。
- 使用马尔可夫决策过程（MDPs）集合来定义SDM任务，以考虑泛化性。
- 提供了一个通用的SDM算法，推测每个SDM方法都基于该算法。
- 每个SDM算法被视为利用可用任务知识迭代改进解决方案估计的过程。
- 推导出一组公式和算法，用于计算SDM任务和方法的属性，以便进行经验评估和比较。
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