我们提出了一种基于扩展值迭代和细粒度方差感知置信集的新算法，用于解决具有线性混合转移内核的随机最短路径问题，其在减少限制性假设的同时实现了接近极小极大的算法性能。

Feb, 2024

该研究提出了一种使用线性函数逼近算法的随机最短路径问题的算法，具有次线性 regret、计算效率高、使用平稳策略等特点，是该领域内第一种此类算法。

May, 2021

提出两种新的无懊悔算法解决带有线性 MDP 的随机最短路径问题，其中第一种算法能够以较低的计算成本获得较小的后悔界，并且对于有限时间情况，还获得了对数后悔界；而第二种算法则实现了无时间限制情况下的近乎最优性，但计算成本较高。

Dec, 2021

本文介绍了一种解决随机最短路径问题的算法，其中代理必须通过在有限次数的游戏中获得最佳策略，从而在最短期望代价下达到目标状态。通过探究悔恨最小化和最小瞬时代价的根号反比关系，本文提出了一种不依赖于最小代价的算法，并展示了任何学习算法在最坏情况下都要有至少 Omega（Bstar 根号乘以 S、A、K 的数量）的悔恨。

Feb, 2020

本文研究了随机最短路问题，提出了一种基于有限阶段马尔科夫决策过程的新算法，其中最小化代理与模型之间的遗憾的上界可达到 $ \widetilde O (\sqrt { (B_\star^2 + B_\star) |S| |A| K})$。根据实验，该算法大幅改善了 Rosenberg 等人的遗憾上界，并且对于期望成本小于 1 的情况，提出了一种完全匹配的下界。

Mar, 2021

该研究提出了一种基于后验采样的在线强化学习算法，即 PSRL-SSP，用于解决短路径问题，该算法只需要先验分布的知识，并且具有贝叶斯后悔界，是首个这样的后验采样算法，并在数值上优于之前提出的基于乐观主义的算法。

Jun, 2021

本文旨在解决随机最短路径问题中的学习问题，并设计了一种名为 EB-SSP 的基于模型的算法。该算法通过探索奖励来诱导一个乐观的 SSP 问题，其值迭代方案已被证明会收敛，并获得与下限之间的效果。同时，该算法在不使用任何先前知识的情况下获得最小化后悔率，并在如正成本或一般成本等各种情况下均有所改善。

Apr, 2021

本文提出了对抗性 SSP 模型，包含时间上对成本的不良变化和未知转移，其开发了第一个对抗性 SSP 算法，并证明了高概率的回报上限。

Jun, 2020

本文研究计算马尔科夫决策过程中随机最短路径问题中，学习合理策略的采样复杂度，得到在有选项模型的情况下，学习合理策略的采样下界，并提出一种能够匹配界限的算法。同时，探讨在没有选项模型的情况下学习最佳策略识别问题中的高效学习可能性，并证明在一些假设下是实现可能的。

Oct, 2022

研究使用线性函数近似的强化学习，其中转移概率和奖励函数是关于特征映射 phi (s,a) 的线性函数。提出了新的计算高效算法 LSVI-UCB+，其在 Bernstein 类型的探索奖励的帮助下，具有常数估计的 L2 误差，并且特别适用于情节不同整体线性马尔可夫决策过程，证明了 LSVI-UCB + 的统计结果并且在理论上是最优秀的。

Jun, 2022