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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
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原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文探讨了后验抽样算法在约束马尔可夫决策过程（CMDP）中的应用，提供了近最优的遗憾界限。研究表明，该算法在无限时间不折扣设置中有效平衡探索与开发，并在理论与实践中表现良好。此外，提出了用于最大化累积奖励的模型基础算法，确保成本平均值约束。
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关键要点
- 基于后验抽样的算法在约束马尔可夫决策过程（CMDP）中提供了近最优的遗憾界限。
- 该算法在无限时间不折扣设置中有效平衡探索与开发，且在理论与实践中表现良好。
- 研究提出了一种模型基础算法，用于在满足成本平均值约束的情况下最大化累积奖励。
- 该算法确保每个成本值的平均值被绑定在特定的上界之内。
- 使用 M+1 维的后悔向量来衡量强化学习算法的表现，证明了 UCRL-CMDP 算法的后悔向量的期望值的上界为 O（T ^ {2/3}）。
❓
延伸问答
后验抽样算法在约束马尔可夫决策过程中的作用是什么？
后验抽样算法在约束马尔可夫决策过程（CMDP）中提供了近最优的遗憾界限，并有效平衡探索与开发。
该研究如何确保成本平均值约束？
研究通过设计模型基础算法，确保每个成本值的平均值被绑定在特定的上界之内。
UCRL-CMDP算法的后悔向量的期望值是多少？
UCRL-CMDP算法的后悔向量的期望值的上界为 O（T ^ {2/3}）。
该算法在理论与实践中的表现如何？
该算法在理论与实践中表现良好，能够有效平衡探索与开发。
如何最大化累积奖励而不违反约束？
通过设计基于模型的强化学习算法，在满足成本平均值约束的情况下最大化累积奖励。
后验抽样算法的优势是什么？
后验抽样算法在无限时间不折扣设置中有效平衡探索与开发，并在实证上比现有算法更具优势。
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