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基于区间的平均奖励 MDP 的最优样本复杂度
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究探讨了基于生成模型的平均回报马尔科夫决策过程（MDP）中学习 ε- 最优策略的样本复杂度。结果表明，在参数 S、A、H 和 ε 上是极小极大最优的，并进一步改进了现有工作。该研究将平均回报 MDP 简化为折扣 MDP，并对 γ 折扣 MDP 进行了改进的界限。分析结果显示，在 γ≥1-1/H 的情况下，采样 Ω(SA (H/((1-γ)^2ε^2))) 足以在弱通信 MDP 中学习 ε- 最优策略。该研究还对某些实例相关方差参数进行了上界估计，具有广泛的应用。
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关键要点
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本研究探讨了基于生成模型的平均回报马尔科夫决策过程（MDP）中学习 ε-最优策略的样本复杂度。
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建立了复杂度界限 Ω(SA (H/ε^2))，在参数 S、A、H 和 ε 上是极小极大最优的。
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研究进一步改进了现有工作，避免了对所有策略的混合时间均匀有界或对参数的次优依赖的假设。
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将平均回报 MDP 简化为折扣 MDP，并对 γ 折扣 MDP 进行了改进的界限。
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在 γ≥1-1/H 的情况下，采样 Ω(SA (H/((1-γ)^2ε^2))) 足以在弱通信 MDP 中学习 ε-最优策略。
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规避了适用于一般 γ 折扣 MDP 的已知下限 Ω(SA/(1-γ)^3ε^2)。
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分析以跨度参数为基础，对某些实例相关方差参数进行了上界估计，具有更广泛的应用潜力。
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