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研究者提出低秩CMDP无模型表征学习算法MFRLC
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AI 综述
针对低秩约束马尔可夫决策过程（CMDP），研究人员提出了一种结合LSVI-UCB与原始-对偶技术的无模型表征学习算法MFRLC，旨在有效平衡奖励遗憾与约束违背。该算法无需显式估计转移核，而是直接学习表征到价值函数的映射。在理论界限方面，MFRLC算法在K轮部署中以高概率实现了与状态空间大小无关的O~(K^{3/4})奖励遗憾与累积约束违背。相关研究成果已于2026年11月在arXiv发布。
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最新进展11月6日 13:00
研究者提出无模型表征学习算法MFRLC，实现与状态空间无关的次线性遗憾与约束违背。报道时间线
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11月6日
- arXiv 机器学习低秩 CMDP 的可证明高效表征学习
针对低秩约束马尔可夫决策过程（CMDP），研究人员提出了结合 LSVI-UCB 与原始-对偶技术的无模型表征学习算法 MFRLC，以平衡奖励遗憾与约束违背。该算法直接学习表征到价值函数的映射而无需显式估计转移核，在 K 轮部署中以高概率实现了与状态空间大小无关的 $\widetilde O(K^{3/4})$ 奖励遗憾和累积约束违背。
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