阿尔伯塔大学的Richard Sutton教授团队提出了“奖励聚中”理论，通过减去奖励的平均值，使奖励以均值为中心，从而加快强化学习算法的学习速度。实验结果显示，该方法显著提升了算法性能，尤其在折现因子接近1时效果更佳。