该研究提出了一种方差最小化方法，以解决强化学习中传统价值基础算法的收敛速度问题。通过引入贝尔曼误差方差（VBE）和投影贝尔曼误差方差（VPBE），发展了多种有效算法，实验证明了其在优化策略方面的优势。

本文研究了具有线性函数逼近的离线强化学习问题，提出了一种高效算法，能够在单策略覆盖条件下输出与数据集覆盖良好的策略相当的价值。该算法在固有贝尔曼误差为零的情况下提供了首次保证，并表明任何算法需多项式大小的样本复杂度来学习非平凡策略，同时探讨了在线与离线强化学习的差异。