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。
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