本研究提出了一种新方法，增强强化学习代理在环境变化中的适应能力。通过优先级探索和采样策略，保护先前知识，显著降低灾难性遗忘，提高实际应用价值。

Efficient Adaptation of Reinforcement Learning Agents to Sudden Environmental Changes
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