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弹韧性约束强化学习
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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
本文研究了奖励自由强化学习和受限制的强化学习之间的联系，并提出了一种简单的元算法来解决受限制的强化学习问题。该算法利用现有的奖励自由RL解算器，并在线性函数近似下扩展到标记二人马尔可夫博弈的设置中。研究结果表明了新的受限制的RL方法的有效性。
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关键要点
- 研究奖励自由强化学习和受限制的强化学习之间的联系。
- 提出了一种简单的元算法来解决受限制的强化学习问题。
- 该算法利用现有的奖励自由RL解算器进行直接求解。
- 在标记MDP设置中，算法匹配最佳结果。
- 在线性函数近似下，算法扩展到标记二人马尔可夫博弈的设置中。
- 研究结果表明新的受限制的RL方法的有效性。
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