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强化学习过程控制提升理解制度
强化学习过程控制提升理解制度
一、强化学习过程控制在理解制度中的理论基础
强化学习作为一种机器学习范式，其核心在于通过智能体与环境的交互，不断优化决策策略以实现目标最大化。将强化学习的理论框架应用于制度理解过程，能够为制度执行与优化提供动态调整机制。
（一）马尔可夫决策过程与制度动态性建模
制度的运行具有显著的时序特征，其效果往往取决于历史状态与当前决策的叠加影响。马尔可夫决策过程（MDP）为制度动态性建模提供了数学工具。通过定义制度环境的状态空间（如政策执行度、公众反馈指标）、动作空间（制度调整措施）及奖励函数（制度效能评估），可构建制度演化的量化模
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