该研究探讨了强化学习中的探索挑战，提出了$L_1$-Coverage目标以优化政策，支持内在复杂性控制和高效探索。通过增强型导航系统，机器人能够有效识别环境特征，减少威胁暴露。研究展示了多种算法在不同任务中的优越性，特别是在数据覆盖率和样本选择方面。

本研究探讨了非凸优化中DR-submodular函数的最大化问题。提出了基于凸体约束的自然分解方法，通过插值下闭凸体和一般凸体，实证了算法的优越性。