本研究提出了多视角融合状态控制(MFSC)方法，旨在解决多视角强化学习中的状态表示学习问题。MFSC通过双模拟度量学习和多视角掩模，在冗余信息存在时提高了鲁棒性，实验结果表明其在干扰或视角缺失情况下仍能保持高性能。

本文提出了一种关于有限代理人中状态表示学习的新理论框架，通过目标导向或目标性状态的概念将描述性方面与规范性方面相结合。演示了学习可控状态表示算法在导航任务中的有效性，为自然学习和人工学习提供了统一的理论观点。

本文研究了强化学习中的函数逼近不稳定问题，提出了一种基于状态表示学习的解决方案，并分析了多种方法的适用性与稳定性。实验表明，随机梯度下降可以提高深度网络的表示学习效果。此外，提出了改进的PPO算法，显著提升了样本效率和性能。研究表明，成功的离线强化学习需要更强的条件。