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基于动作重复的连续时间强化学习算法研究.pdf

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    摘要

    摘要

    强化学习是人工智能中的一个重要研究领域，而如何提高强化学习的训练

    效率则是重要的研究方向。在强化学习中，许多现实中的连续时间决策问题经常

    通过采样的方式被建模为离散时间的决策问题。为了使建模更加精确，采样的时

    间间隔需要设置得尽可能小，从而保证智能体可以快速响应状态的变化。然而，

    如果时间间隔过小，可能会导致动作改变的频率过高，从而降低强化学习的训练

    效率。

    对于一般的连续时间决策问题，可

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