本文介绍了一种新的Q-learning类型算法，通过使用经过熵正则化的软策略来减少学习零和随机博弈的计算成本，并验证了该算法收敛于纳什平衡并具有更快的加速效果。

线性可解的 MDP 与线性二次调节器的 Tsallis 熵正则化
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