利用学习的策略基础进行规划以最优解决复杂任务

用继任特征学习策略基础，以解决具有非马尔可夫奖励规范的多个任务的广义问题，在有限状态自动机中描述的任务中，使用这些（子）策略的组合可以在无需额外学习的情况下生成最优解，与通过规划组合（子）策略的其他方法相比，本方法能达到全局最优性，即使在随机环境中也是如此。