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rfPG: Robust Finite-Memory Policy Gradients for Hidden-Model Partially Observable Markov Decision Processes
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内容提要
本研究提出了一种新的稳健策略计算方法，解决了部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）中策略对环境扰动的稳健性问题。通过结合形式化验证与次梯度上升优化，实验结果表明该方法在多个基准测试中展现出更好的稳健性和泛化能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的稳健策略计算方法，解决了部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）中策略对环境扰动的稳健性问题。
- 该方法结合了形式化验证与次梯度上升优化技术。
- 实验结果显示，该方法在多个基准测试中展现出更好的稳健性和泛化能力。
- 该方法能够扩展到超过一十万个环境的隐藏模型POMDP。
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