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在线 CMDPs 中的无模型、后悔优化的最佳策略识别
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内容提要
研究提出PRI算法，用于在线约束马尔可夫决策过程中的最优策略识别问题。该算法基于CMDP的有限随机性属性，实现了无模型的高概率接近最优策略的学习，并提供了改进的后悔损失和约束违规的保证。
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关键要点
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研究提出PRI算法，用于在线约束马尔可夫决策过程中的最优策略识别问题。
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PRI算法基于CMDP的有限随机性属性。
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该算法实现了无模型的高概率接近最优策略的学习。
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在表格设置下，PRI算法提供了改进的后悔损失和约束违规的保证。
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