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在本届研讨会上有关“强化学习数学”的研讨会中，我们深入研究了基于RL算法的数学基础。我们从马尔可夫链上的底漆开始，该引物建模了系统中状态之间的概率过渡，从而形成了RL环境的骨干。从那里，我们过渡到马尔可夫决策过程（MDP），通过纳入行动和奖励将决策引入这些链条，从而使我们能够正式地为代理寻找最佳政策的问题。通过了解这些过程背后的数学，包括动态编程和Bellman方程，参与者在推动最先进的RL算法的理论中获得了坚实的基础。然后，我们深入研究强化学习的实际实施。
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