该研究提出VIPO算法，旨在解决离线强化学习中的模型误差导致的保守性问题。VIPO通过最小化离线数据学习的价值与模型估计价值之间的不一致性来增强模型训练。实验结果表明，VIPO在D4RL和NeoRL基准测试中表现优异，提升了模型的准确性。

本文提出了一种统一框架，将贝尔曼方程中的随机性视为外部噪声的确定性函数，支持连续控制策略的学习。该框架提供了一系列策略梯度算法，从无模型到有模型的方法。算法仅需环境观察，减少模型误差影响。在随机控制问题和物理模拟中，SVG（1）变体展示了同时学习模型、价值函数和策略的有效性。

本文提出了一种统一框架，将贝尔曼方程中的随机性视为外部噪声的确定性函数，支持连续控制策略的学习。介绍了一系列策略梯度算法，从无模型到有模型的方法，仅需环境观察，减少模型误差影响。算法在随机控制问题和物理模拟中应用，特别是SVG（1）在连续领域中有效地学习模型、价值函数和策略。

本文提出了基于概率模型预测控制（MPC）的基于模型的 RL 框架，以减少与环境的相互作用次数的方法。该方法使用高斯过程学习概率转换模型来减少模型误差的影响，同时使用 MPC 找到最小化预期长期成本的控制序列，以达到在受限环境下使用 RL 的目的。