本文研究了鲁棒强化学习中的关键问题，包括缺失环境信息、敌对干扰、奖励污染和数据损坏。提出了鲁棒Q-learning和天然策略梯度等多种算法，并证明了其收敛性和鲁棒性。此外，引入了CROP框架和鲁棒IQL方法，展示了在不同环境下的有效性，强调了对抗性损坏的挑战及解决方案。