对抗线性 MDP 首个多项式时间最优遗憾算法提出
原文标题：A Computationally Efficient and Rate-Optimal Algorithm for Adversarial Linear MDPs with (Aggregate) Bandit Feedback
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论文研究未知转移、对抗损失与 bandit 反馈的片段式线性马尔可夫决策过程，首次给出多项式时间且达到 √K 遗憾的算法。方法将对抗线性 MDP 归约为动作集为策略期望特征向量的对抗线性 bandit，并构造近似分离预言机处理动作集未知问题。该算法仅需聚合损失反馈，突破了此前仅表格情形可行的限制。
- 问题
- 未知转移、对抗损失、bandit 反馈的线性 MDP 缺少多项式时间且最优遗憾的算法。
- 方法
- 归约为动作集为策略期望特征向量的对抗线性 bandit，构造近似分离预言机处理动作集未知。
- 结果
- 首次实现多项式时间下 √K 遗憾，优于此前 K^{3/4} 结果。
- 影响
- 把对抗 MDP 从表格情形推进到线性函数逼近，为理论可行的在线决策算法提供基础。
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