本研究提出了一种新方法——切换非平稳马尔可夫决策过程（SNS-MDP），旨在解决非平稳环境中强化学习算法无法收敛的问题。研究表明，在固定策略下，SNS-MDP的价值函数可以通过马尔可夫链的统计特性得到解析解，且时间差分学习方法在非平稳情况下仍能收敛，具有重要的理论和实际应用意义。

本文探讨了强化学习中的信用分配问题，提出了Chunked-TD和基于状态关联学习的新算法，显著提高了学习效率和性能。这些算法通过改进时间差分学习和经验重放，解决了传统方法的不足，并在多个任务中取得了优异的结果。