在这篇文章中，我将介绍一种基于“另类”范式的强化学习 (RL) 算法：分而治之。与传统方法不同，该算法不是基于时间差（TD）学习（存在可扩展性挑战），并且可以很好地扩展到长视野任务。我们可以基于分而治之进行强化学习（RL），而不是时间差（TD）学习。问题设置：离策略RL我们的问题设置是离策略RL。让我们简单回顾一下这意味着什么。强化学习中有两类算法：在策略强化学习和离策略强化学习。同策略 RL 意味着我们只能使用当前策略收集的新数据。换句话说，每次更新策略时我们都必须丢弃旧数据。像 PPO 和 GRPO 这样的算法（以及一般的策略梯度方法）就属于这一类。离策略 RL 意味着我们没有这个限制：我
行政の枠を越えた流域単位の水管理－気候変動時代に求められる広域的な水マネジメント戦略
■摘要 针对气候变化导致的暴雨、干旱等不同性质的水问题在各流域同时发生的现状，本文探讨了跨行政边界的水管理的必要性。通过对水资源空间分布不均匀、水资源利用不平衡以及2018年7月暴雨造成的损害的分析，指出地方政府间合作的缺乏和信息沟通的问题。此外，我们还将介绍“水循环基本法”和“流域防洪”等制度框架以及“水源地愿景”等实例，并展示合作的重要性，这既是制度发展的支柱，也是建立地区间信任的支柱。提出要构建灵活持续的合作体系，实现可持续的流域合作。 ■目录 1 - 引言 2 - 水资源的空间和利用失衡 3 - 流域灾害的特征和响应极限 4 - 从系统和实践中看到的流域合作努力 5 - 结论 近年来，
