本研究提出了Proj-IQL算法，旨在解决离线强化学习中的外推误差问题。通过引入支持约束和矢量投影技术，优化策略评估与改进。实验结果表明，Proj-IQL在D4RL基准测试中表现优异，尤其在复杂导航任务中。

本研究采用双重温和推广（DMG）方法，解决了离线强化学习中的外推误差和价值过估计问题。理论与实验结果表明，该方法在复杂任务中优于样本内最佳策略。

本研究提出了一种新的离线强化学习框架，解决信息路径规划中的风险和成本问题。通过批约束强化学习从预先收集的数据中学习，减少外推误差。实验表明，该方法在性能和速度上优于现有方法，展示了其在机器人任务中的应用潜力。