Data-driven robust Markov decision processes on Borel spaces: performance guarantees via an axiomatic approach
تقترح هذه الورقة إطار عمل لعملية ماركوف لاتخاذ القرار القوية القائمة على البيانات لفضاءات بوريل ذات توزيعات اضطراب مجهولة، وذلك باستخدام مجموعات غموض محددة بواسطة دالات المسافة لإرساء ضمانات أداء العينات المحدودة، ومعدلات التقارب الاحتمالية، وحدود التوزيع خارج النطاق التي تفشل نماذج ماركوف لاتخاذ القرار التجريبية في توفيرها.