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Zhiyou Yang1, Mingsheng Fu1, Hong Qu1
1School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, No. 2006 Xiyuan Ave, Chengdu, 611731, Sichuan, China.
本研究引入了基于模型的增量强化学习 (RL) 更新方案,确保稳定的模型和政策改进. 基于增量模型的新政策优化 (IMPO) 算法提高了复杂控制任务中的性能和样本效率.
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主要成果:
结论: