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Concurrent Learning with Aggregated States via Randomized Least Squares Value Iteration
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内容提要
本研究提出了一种基于随机最小二乘法值迭代的并行学习框架，旨在提高强化学习中多个代理在复杂环境中的探索效率。结果显示，该算法在空间复杂性上优于现有方法，并具有多项式最坏情况遗憾界限，推动了多代理学习系统的发展。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于随机最小二乘法值迭代的并行学习框架。
- 该框架旨在提高多个代理在复杂环境中的探索效率。
- 算法在空间复杂性上优于现有方法，具有多项式最坏情况遗憾界限。
- 研究结果推动了多代理学习系统的发展。
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