通过图形上界形式在稳健约束马尔可夫决策过程中识别近优策略

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

本研究解决了在不确定环境中设计安全策略的挑战，提出了一种新算法，能够在稳健约束马尔可夫决策过程（RCMDP）中识别近优策略。通过利用RCMDP问题的图形上界形式，提出的二分搜索算法能够有效克服传统Lagrangian方法中的冲突问题，最终识别出具有高效性和可行性的近优策略。

该文章介绍了一种名为CGPO的方法，用于优化混合离散-连续马氏决策过程中的策略参数。CGPO提供有界策略误差保证，并生成最优策略。实验证明了CGPO在各领域的适用性。

CGPO 最优策略 有界策略误差保证 混合离散-连续马氏决策过程 策略参数
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