该文综述基于后继表示（SR）的强化学习研究，涵盖探索奖励、隐式计数、Atari 最优性能、DSR 分解、λR 状态表示、t-SR 时间扩展、多任务迁移、风险规避、边际重要性抽样、分布式 RL 及 DHTM 在线隐藏表示等方法。