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连续的状态 - 动作空间中的近连续时间强化学习
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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
该文介绍了一个高效的模型学习和规划框架，适用于具有连续状态和动作空间以及非高斯转移模型的随机域。该框架通过估计局部模型来解决规划问题，专注于最相关的状态和最有价值的动作。理论分析证明该方法有效且渐近最优。实验结果表明该算法在模拟的多模式推动问题上表现出了有效性。
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关键要点
- 引入了一个高效的模型学习和规划框架，适用于具有连续状态和动作空间的随机域。
- 该框架通过估计局部模型来解决规划问题，集中于最相关的状态和最有价值的动作。
- 理论分析证明了该方法的有效性和渐近最优性。
- 实验结果表明该算法在模拟的多模式推动问题上表现出了有效性。
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