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RGMDT：非欧几里得度量空间中的回报差距最小化决策树提取
内容提要
本文介绍了一种新的强化学习算法，通过学习状态间距离来优化智能体的学习，实验表明其样本效率优于传统方法。同时，提出了一种优化有限深度决策树的线性规划方法，以平衡性能与可解释性。此外，研究探讨了基于RGM算法的离线策略优化，解决了不完整奖励问题，并提出了SYMPOL和DTPO算法，以提高决策树的可解释性和优化效果。
关键要点
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引入一种新的强化学习算法，通过学习状态间距离作为内在奖励，优化智能体学习，样本效率优于传统方法。
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提出一种线性规划方法，优化有限深度决策树，平衡性能与可解释性。
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基于RGM算法的离线策略优化方法，智能处理不完整奖励，实验证明性能优于现有方法。
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研究新的强化学习框架，证明解决完全可观测问题可学习优化可解释性与性能平衡的决策树。
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展示通过深度强化学习学习决策树的方法，提升模型的可解释性。
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将离线强化学习重新定义为回归问题，通过梯度提升树实现快速训练与推理。
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提出RADT模型，增强回报与状态及行为之间的关系，减少实际回报与目标回报的差异。
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研发高效算法，改善混合强化学习的下界，提供最严格的理论保证。
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提出SYMPOL，结合政策梯度方法，学习可解释的决策树，性能与可解释性优于其他方法。
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提出DTPO算法，直接优化决策树，解决神经网络复杂性导致的可解释性问题。
延伸问答
RGMDT算法的主要优势是什么？
RGMDT算法通过学习状态间距离作为内在奖励，优化智能体学习，样本效率优于传统方法。
如何优化有限深度决策树以提高可解释性？
通过线性规划直接优化有限深度决策树，可以在性能和可解释性之间取得平衡。
RGM算法如何处理不完整奖励问题？
RGM算法通过优化奖励校正项和解决前瞻RL问题，智能处理多种类型的不完整奖励。
RADT模型的主要功能是什么？
RADT模型通过解耦输入序列，增强回报与状态及行为之间的关系，减少实际回报与目标回报的差异。
SYMPOL算法的创新点是什么？
SYMPOL算法结合政策梯度方法，能够有效学习可解释的决策树，性能和可解释性优于其他方法。
DTPO算法如何解决神经网络的可解释性问题？
DTPO算法直接优化完整的决策树，以取代神经网络，从而改善可解释性。
