本研究提出了一种基于蒙特卡洛树搜索的近似贝叶斯最优规划方法，显著提升了离线强化学习的性能。通过优化模型训练和策略学习，解决了数据分布漂移问题，并在多项基准测试中表现优异。此外，研究探讨了通过引导策略和反探索奖励改善模型基强化学习效果的方法。