论文提出 DMDP 框架稳定强化学习状态分布
原文标题：Dissimilarity-Based Markov Decision Processes for Stabilizing State Distributions
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论文提出基于差异的马尔可夫决策过程（DMDP），将策略作用于当前状态分布并以与目标分布的差异为目标，学习能稳定状态分布的策略。研究给出最优策略使目标分布渐近稳定的充分条件，并推导学习与估计误差对稳定性保证的影响。方法在 PPO 与 SAC 上实现，并在 HalfCheetah 任务上验证分布反馈的效果。
- 问题
- 仅优化期望回报无法保证状态分布收敛到目标并保持稳定。
- 方法
- 把问题建模为差异型 MDP，以当前状态分布与目标分布的差异为目标，并给出有限维分布表示与稳定性证书。
- 结果
- 在 HalfCheetah 上结合 PPO 与 SAC 验证分布反馈有效，未给出量化数字。
- 影响
- 为需要可重复行为的控制场景提供带稳定性保证的 RL 训练思路。
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