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Adaptive Exploration for Multi-Reward Multi-Policy Evaluation
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内容提要
本研究首次从$( ext{ε}, ext{δ})$-PAC视角解决在线多奖励多策略折扣设置中的政策评估问题，采用改进的MR-NaS探索方案，实现了样本复杂度的联合最小化，实验结果验证了其有效性。
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关键要点
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本研究首次从(ε,δ)-PAC视角解决在线多奖励多策略折扣设置中的政策评估问题。
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提出了同时评估多个奖励函数的$( ext{ε}, ext{δ})$-PAC视角。
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采用改进的MR-NaS探索方案，实现了样本复杂度的联合最小化。
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实验结果验证了该自适应探索方案的有效性。
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