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马尔可夫决策过程下基于分布式避障特性的认证策略验证与合成
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种新的模糊集形式，用于在不确定参数的情况下实现最大期望总回报的分布鲁棒 MDP。通过加入不确定性的广义矩和统计距离信息，可以构建一份分布鲁棒策略。
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关键要点
- 研究提出了一种新的模糊集形式，用于处理不确定参数的分布鲁棒 MDP。
- 该方法通过引入不确定性的广义矩和统计距离信息，推广了现有的模糊集研究。
- 新的模糊集形式能够描述不确定性空间，并在满足一定条件下构建分布鲁棒策略。
- 构建分布鲁棒策略的过程涉及解决一系列一阶凸优化子问题。
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