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物理知情模型与混合规划用于高效的 Dyna 风格增强学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种应用强化学习（RL）解决现实世界问题的方法，通过学习基于物理知识的模型提高样本效率，并使用虚拟轨迹进行学习。同时，提出了混合规划策略，将学习到的策略、Q 函数和模型结合起来，提高规划的时间效率。实验证明该方法在样本效率、时间效率和性能方面优于现有方法。
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关键要点
- 应用强化学习（RL）于现实世界需解决渐进性能、样本效率和推理时间之间的平衡问题。
- 利用对系统动力学的部分物理知识，演示如何应对渐进性能、样本效率和推理时间的三重挑战。
- 学习基于物理知识的模型以提高样本效率，并通过该模型生成虚拟轨迹。
- 从虚拟轨迹中学习无模型策略和 Q 函数。
- 提出混合规划策略，将学习到的策略、Q 函数和模型结合，以提高规划的时间效率。
- 实验证明该方法在样本效率、时间效率和性能方面优于现有方法。
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