Robust Q-Learning for finite ambiguity sets

本文提出了一种新的$Q$-learning算法，可以解决分布鲁棒马尔可夫决策问题，其中概率测度的模糊集可以任意选择，只要它仅包括有限数量的测度。因此，我们的方法超越了以前研究过的情况，这些情况涉及以某个参考测度为中心的球形模糊集，参考测度与模糊集中的测度之间的距离是通过Wasserstein距离或Kullback-Leibler散度来测量的。因此，我们的方法允许申请人创建更适合自己需求的模糊集，并通过$Q$-learning算法解决相关的鲁棒马尔可夫决策问题，我们的主要结果保证了算法的收敛性。此外，我们在几个数值实验中展示了我们方法的可行性。

解决问题：论文提出一种新的Q-learning算法，用于解决分布鲁棒马尔可夫决策问题。该算法可以处理任意数量的概率测度的不确定性集合，相比现有研究，该算法的新颖之处在于可以选择更适合需求的不确定性集合。

关键思路：论文中提出的Q-learning算法可以解决分布鲁棒马尔可夫决策问题，并可以处理任意数量的概率测度的不确定性集合，相比现有研究，该算法的新颖之处在于可以选择更适合需求的不确定性集合。

其他亮点：论文通过数值实验展示了该算法的可行性和易操作性，并提供了开源代码。值得深入研究的工作包括如何处理更复杂的不确定性集合以及如何将该算法应用于其他领域。

相关研究：最近的相关研究包括使用Wasserstein距离或Kullback-Leibler散度度量参考测度周围球形不确定性集合的分布鲁棒马尔可夫决策问题的研究。