本研究提出了一种基于悲观值迭代的离线强化学习方法，结合数据自举和约束优化，解决样本复杂度和次优性问题。同时，探讨了鲁棒离线强化学习中的函数逼近困难，并提出利用人类反馈的算法，以优化查询复杂度和样本效率。

该文介绍了一种离线强化学习方法——悲观非线性最小二乘值迭代(PNLSVI)，用于非线性函数逼近。该方法包括方差加权回归、方差估计子程序和基于悲观值迭代的规划阶段。该方法的遗憾界与函数类的复杂性紧密相关，并在针对线性函数逼近的情况下实现极小化的最优实例相关遗憾。