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用于非动态强化学习的回报增强决策变换器
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种回报增强决策变换器（RADT）方法，旨在利用源域数据提升目标域的策略学习。实验结果表明，该方法在非动态强化学习中优于动态规划。
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关键要点
- 本研究提出了一种回报增强决策变换器（RADT）方法。
- RADT方法旨在利用源域数据提升目标域的策略学习。
- 研究聚焦于离线非动态强化学习。
- 通过调整源域中的回报分布，使其与目标域一致。
- 采用回报条件监督学习（RCSL）有效解决动态变化问题。
- 实验结果表明，RADT方法在非动态强化学习中优于动态规划方法。
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