本文讨论了因果系统中的线性结构方程模型及其在模型波动下的应用，提出了优化累积遗憾的算法，研究了因果强化学习和上下文线性赌博机问题，并开发了多种算法以提高性能和减少后悔度。

因果强化学习综述：因果模型可解释强化学习行为，在任务预测、满意度和信任方面表现更优；元强化学习能学习干预变量进行因果发现，递归网络可实现因果推理与反事实预测；基于因果世界模型的框架可解释行为的长期效应；现有方法分为两类，因果图增强目标条件强化学习可提升泛化能力；因果推断与离线数据可改善基于模型智能体的泛化保证。综述梳理了该领域的概念、方法分类及未来方向。

该文综述因果强化学习（CRL）研究进展，涵盖因果推断与强化学习的结合方法、协作深度强化学习框架、无监督表示学习、动态自适应连续强化学习（DaCoRL）、可扩展CERL框架、ViZDoom持续学习策略、鲁棒对抗训练（RARL）、模型增强对比强化学习（MCRL）、概念强化学习框架及多智能体协作方法，并应用于机器人导航、运动控制与推荐系统。

该文综述因果强化学习（CRL）研究，涵盖元强化学习因果发现、因果驱动分层探索、基于RL的因果推断与图生成、离线数据泛化、影响力度量提升数据效率等方向，将现有CRL方法划分为两类，分析其形式化模型，并指出未解决问题与未来方向。