SOReL与TOReL实现全离线强化学习及超参数调优

Mattie Fellows 等研究者提出 SOReL 和 TOReL 两套框架，使离线强化学习能够在不与环境交互的情况下完成策略评估与超参数选择。SOReL 是一种全离线贝叶斯模型强化学习方法，通过学习环境动态的后验分布，利用预测不确定性估计策略价值，从而实现完全离线的超参数选择。TOReL 则将这一调优框架扩展到任意基于模型和无模型的离线强化学习算法。 研究者还通过遗憾分析证明，在标准正则条件下，贝叶斯离线强化学习能够达到参数化问题的极小极大最优收敛速率，为全离线强化学习及其超参数调优提供了理论保证。

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