09:52arXiv cs.LG@Mathieu Laurière, Ariel Neufeld, Kyunghyun Park该论文提出一种鲁棒Q-learning算法,用于离散时间平均场控制问题,处理公共噪声规律中的Wasserstein不确定性。算法结合量化投影方案和Wasserstein对偶重构,并证明了同步和异步学习方案的收敛性及有限时间迭代界。在系统性风险和流行病模型上的数值实验比较了异步实现与理想Bellman迭代,展示了在公共噪声误指定下的鲁棒性-性能权衡。论文Q-learningWasserstein不确定性平均场控制鲁棒强化学习论文推荐理由:这篇论文给了一个能应对不确定性干扰的Q-learning方法,在系统和疫情模型上都试过了,效果不错。原文