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多目标强化学习的最大最小公式：从理论到无模型算法
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内容提要

本文研究多目标强化学习在实际问题中的应用，提出了无模型算法。所提出的理论突破了多目标强化学习的限制，算法性能优于基准方法。

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关键要点

  • 本文研究多目标强化学习在实际问题中的应用。
  • 采用最大最小框架从公平的角度出发。
  • 提出了相关理论和实用的无模型算法。
  • 所提出的理论在多目标强化学习方面具有理论上的突破。
  • 所提出的算法在性能上显著优于现有的基准方法。
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标签

多目标强化学习 应用 强化学习 无模型算法 理论突破 算法 算法性能
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