该文综述强化学习多个方向：策略评估方差估计、样本复杂度改进、元学习回报函数、奖励波动率风险指标、贝叶斯优化评估、均值-半方差策略梯度、Riemannian拟牛顿算法、离散时间均值方差模型及深度多步方法分析。
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