本研究使用协克里金和岭回归调整方法，提高了系统动力学的准确性，为真实世界系统提供了一种有效的强化学习方法。
本研究使用协克里金调整（CKA）和岭回归调整（RRA）方法。
研究探索了将精简的模拟模型快速适应个体实例的方法。
通过更准确的不确定性量化，提高了系统动力学的准确性。
该方法为复杂真实世界系统提供了一种有效的强化学习途径，尤其是在不完善模拟模型的情况下。
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