强化学习论文笔记：Real-Time Reinforcement Learning
Real-time Reinforcement Learning 简介 NeurIPS 2019上蒙特利尔大学的工作 在连续时间的决策任务中，环境在动作选择时是实时变化的。作者定义了实时马尔可夫决策过程（RTMDP）并提出强化学习算法Real-Time Actor-Critic（RTAC），相比于传统方法能够更好地学习实时环境下的最优策略 问题 存在动作选择延迟的连续时间马尔可夫环境下的实
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