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Concentration of Cumulative Rewards in Markov Decision Processes
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内容提要
本文研究了马尔可夫决策过程（MDP）中累积奖励的集中性特性，提出了一种统一的方法，适用于无限期和有限期设置，揭示了不同策略间的奖励差异及其对学习策略后悔率的影响。
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关键要点
- 本文研究马尔可夫决策过程（MDP）中累积奖励的集中性特性。
- 提出了一种统一的方法，适用于无限期和有限期设置。
- 揭示了不同策略间的奖励差异及其对学习策略后悔率的影响。
- 为MDP的分析提供了新的视角，填补了现有文献的不足。
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