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从离线数据中学习可变目标的控制策略
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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
本文介绍了可变目标策略（VOP）的概念扩展，一种基于模型的策略搜索方法。通过VOP，策略可以在不重新训练或收集额外数据的情况下，有效地泛化各种目标。用户可以在运行时自由调整行为或重新平衡优化目标。
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关键要点
- 离线强化学习是一种获取动态系统控制策略的可行方法。
- 可变目标策略（VOP）是一种基于模型的策略搜索方法。
- VOP可以有效地泛化各种目标，这些目标对奖励函数进行参数化。
- 用户可以在运行时自由调整行为或重新平衡优化目标。
- 使用VOP无需收集额外的观察数据或重新训练。
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