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具有一般状态和动作的有限时域MDP政策优化的概述
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究首次提出了有限时间全局收敛分析方法，针对无限时间平均奖励马尔可夫决策过程中的策略梯度方法。研究证明策略梯度迭代以O(log(T))速率收敛到最优策略，并提供了后悔度保证。主要贡献在于证明算法的收敛性和性能保证，并通过模拟验证了其性能。
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关键要点
- 该研究首次提出有限时间全局收敛分析方法。
- 研究对象为无限时间平均奖励马尔可夫决策过程中的策略梯度方法。
- 分析表明策略梯度迭代以O(log(T))速率收敛到最优策略。
- 获得了O(log(T))的后悔度保证，T表示迭代次数。
- 主要贡献在于证明策略梯度算法的收敛性和有限时间性能保证。
- 性能界限依赖于底层马尔可夫决策过程复杂性的常数。
- 重新审视和改进了折扣奖励马尔可夫决策过程的性能界限。
- 通过模拟验证了平均奖励策略梯度算法的性能。
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