本研究探讨了结合GVF和有向探索策略的强化学习方法，以提高样本效率。实验结果表明，该方法在网格导航任务中表现优异。此外，研究还介绍了新的训练算法Diffused Value Function（DVF）及基于参数的值函数（PBVFs）和无模型强化学习算法，均在不同任务中展现了良好的性能和有效性。

本文探讨了强化学习中的函数逼近问题，提出了Fitted Q-Iteration算法的边界不变量分析，解决了价值函数定义不唯一的问题，并分析了连续状态-动作空间的收敛性。研究还提出了基于控制理论的价值函数验证方法和新的训练算法Diffused Value Function (DVF)，展示了其在机器人基准测试中的有效性。