Trajectory Truncation in Monte Carlo Policy Evaluation: An Adaptive Approach

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内容提要

本研究提出了一种自适应数据收集策略,通过RIDO算法动态调整轨迹长度,解决了蒙特卡洛强化学习中固定长度轨迹的局限性,减少估计误差。结果显示该策略在多个领域表现优异。

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