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强化学习和最优控制中价值函数的连续性和光滑性
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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
本文研究了价值函数在强化学习和最优控制中的重要性，提供了价值函数连续性的上界界限，并证明了在底层系统有弱假设的情况下，价值函数总是H"older连续的。
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关键要点
- 价值函数在强化学习和最优控制中是衡量代理人累积未来回报的关键指标。
- 研究相邻状态的价值相似性以及价值函数的连续性具有重要意义。
- 本文提供并验证了价值函数连续性的上界界限。
- 在对底层系统有弱假设的情况下，价值函数总是 H"older 连续的。
- 可以通过轻微扰动系统使非可微的价值函数变得可微。
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