递归熵风险强化学习的近优样本复杂度
原文标题：Near-Optimal Sample Complexity for Recursive Entropic Risk Reinforcement Learning with a Generative Model
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论文研究有限折扣MDP在递归熵风险偏好下的值与策略学习样本复杂度，假设可访问生成模型。作者对基于模型的风险敏感Q值迭代（MB-RS-QVI）进行精细分析，给出(ε,δ)-PAC保证，改进了有效视界上的指数依赖，与现有下界在|β|/(1-γ)等维度上匹配。该分析消除了此前上下界间的指数差距，仅留下多项式差距。
- 问题
- 递归熵风险偏好下 MDP 值与策略学习的样本复杂度上下界存在指数差距。
- 方法
- 对基于模型的风险敏感 Q 值迭代 MB-RS-QVI 做精细分析，给出 (ε,δ)-PAC 保证。
- 结果
- 在 |β|/(1-γ) 等维度匹配现有下界，消除指数差距，仅剩多项式差距。
- 影响
- 为风险敏感强化学习提供更紧的理论保证，短期对工程落地影响有限。
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