该研究提出了有限时间全局收敛分析方法，针对无限时间平均奖励马尔可夫决策过程中的策略梯度方法。研究表明，策略梯度迭代以O(log(T))的速率收敛到最优策略，并获得了O(log(T))的后悔度保证。研究还重新审视和改进了折扣奖励马尔可夫决策过程的性能界限，并通过模拟评估了平均奖励策略梯度算法的性能。

该研究提出了有限时间全局收敛分析方法，针对无限时间平均奖励马尔可夫决策过程中的策略梯度方法。研究表明，策略梯度迭代以 O(log(T)) 的速率收敛到最优策略，并获得了 O(log(T)) 的后悔度保证。研究还重新审视和改进了折扣奖励马尔可夫决策过程的性能界限，并通过模拟评估了平均奖励策略梯度算法的性能。