用于强化学习中策略迭代的高斯混合模型Q函数

本文可能提出了一种新的强化学习方法，重点是使用高斯混合模型 (GMM) 改进 Q 函数表示。这可能导致更有效和准确的策略迭代，从而可能提高复杂环境中的性能。 GMM 的使用表明重点是模拟强化学习中固有的不确定性。

• •侧重于改进强化学习中的 Q 函数表示。
• •利用高斯混合模型 (GMM)。
• •旨在提高策略迭代的效率和准确性。