本研究提出了一种基于优势的优化方法ABQ，旨在解决高维大动作空间中的收敛困难和不稳定性问题。实验结果表明，ABQ在多个环境中显著提高了累积奖励，展现出卓越的优化能力。

强化学习（RL）是机器学习的重要分支，旨在帮助智能体在环境中采取行动以最大化累积奖励。随着在语言模型等系统中的应用增加，学习强化学习的资源也日益丰富，许多GitHub库提供了算法实现、项目和教程，适合初学者和进阶者。通过这些资源，学习者可以掌握理论知识并应用于实际项目。

本文研究了马尔可夫决策过程（MDP）中累积奖励的集中性特性，提出了一种统一的方法，适用于无限期和有限期设置，揭示了不同策略间的奖励差异及其对学习策略后悔率的影响。

该研究探讨了模型不确定性对马尔科夫决策过程的影响，提出了多种无模型强化学习算法，以提高平均回报的估计和置信区间构建。研究包括针对无限时间持续的MDP问题的两种新算法，以及在满足成本约束下最大化累积奖励的策略优化方法，展示了在多种环境中的优越性能。

本文探讨了后验抽样算法在约束马尔可夫决策过程（CMDP）中的应用，提供了近最优的遗憾界限。研究表明，该算法在无限时间不折扣设置中有效平衡探索与开发，并在理论与实践中表现良好。此外，提出了用于最大化累积奖励的模型基础算法，确保成本平均值约束。

本文提出了一种通用的黑盒认证方法，能够在各种 $l_p$ 范数边界扰动下直接认证平滑策略的累积奖励，并扩展了在动作空间上认证扰动的方法。实验结果表明，该方法提高了平均累积奖励的认证下界，且比最先进的技术更高效。