本文介绍了一种分布式离线强化学习方法，旨在解决有限数据和环境不匹配的问题。提出的基于悲观主义的算法在马尔可夫博弈中证明了其极小极大最优性。研究表明，离线强化学习需要多项式大小的样本复杂度，并且即使在良好条件下，仍需大量样本来估计策略价值。通过模拟实验验证了新算法的性能和鲁棒性。

该研究旨在最大化销售和最小化浪费，通过分布式方法研究杂货店的库存补货问题。研究提出了GLDQN算法，证明其在浪费和总体奖励方面优于其他分布式强化学习算法。