本研究提出了一种新颖性引导样本重用（NSR）方法，旨在解决强化学习中样本利用不均的问题。该方法通过对稀有新颖状态进行额外更新，跳过频繁状态，从而显著提高了算法的收敛率和成功率，同时未显著增加时间消耗。