平均奖励约束下有效的强化学习探索：通过后验抽样实现接近最优的遗憾

本文研究了连续状态动作空间中强化学习的基于模型的后验抽样（PSRL），提出了第一个后验抽样的遗憾上界，并开发了MPC–PSRL算法来选择动作，通过贝叶斯线性回归捕获模型中的不确定性，在基准连续控制任务中实现了最先进的样本效率，并与无模型算法的渐近性能相匹配。