📊 statistics

Offline Constrained Reinforcement Learning under Partial Data Coverage

यह शोध पत्र PDOCRL का प्रस्ताव करता है, जो सामान्य फलन सन्निकटन (general function approximation) के साथ ऑफलाइन बाधित सुदृढीकरण शिक्षण (offline constrained reinforcement learning) के लिए एक ओरेकल-कुशल प्रिमल-ड्यूल एल्गोरिदम है, जो डेटा-जनरेटिंग वितरण के ज्ञान की आवश्यकता के बिना आंशिक डेटा कवरेज के तहत निकट-इष्टतम और निकट-व्यवहार्य प्रदर्शन प्राप्त करता है, जबकि एक मजबूत रियलाइज़ेबिलिटी स्थिति के माध्यम से स्प्यूरियस सैडल पॉइंट्स (spurious saddle points) की समस्या का समाधान करता है।

मूल लेखक: Seokmin Ko, Ambuj Tewari, Kihyuk Hong

प्रकाशित 2026-05-13

📖 7 मिनट में पढ़ें🧠 गहराई से पढ़ें

CC BY 4.0

मूल लेखक: Seokmin Ko, Ambuj Tewari, Kihyuk Hong

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि आप एक रोबोट को कार चलाना सिखाने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन आप रोबोट को सीखने के लिए असली सड़कों पर नहीं जाने दे सकते। यह बहुत खतरनाक और महंगा है। इसके बजाय, आपके पास केवल एक मानव चालक की पिछली यात्राओं का एक विशाल वीडियो पुस्तकालय (video library) है। आपका लक्ष्य रोबोट को यथासंभव तेज़ी से चलाना सिखाना है (इनाम को अधिकतम करना) जबकि कभी भी गति सीमा का उल्लंघन न करना या फुटपाथ (curb) से न टकराना (सुरक्षा बाधाओं को पूरा करना)।

यह ऑफलाइन कंस्ट्रेंड रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (Offline Constrained Reinforcement Learning) की समस्या है। आपके द्वारा प्रदान किया गया पेपर, जिसका शीर्षक "PDOCRL: Partial Data Coverage के तहत Offline Constrained Reinforcement Learning" है, इस समस्या को हल करने के लिए एक नया तरीका PDOCRL पेश करता है।

यहाँ समस्या और उनके समाधान का सरल उपमाओं (analogies) का उपयोग करके विवरण दिया गया है।

समस्या: "ब्लाइंड स्पॉट" और "घोस्ट पॉलिसी"

1. आंशिक कवरेज की समस्या (द ब्लाइंड स्पॉट)
कल्पना कीजिए कि आपके वीडियो पुस्तकालय में केवल हाईवे पर मानव चालक के फुटेज हैं। इसमें संकरी शहर की गली में उनके गाड़ी चलाने का कोई फुटेज नहीं है।

यदि आप रोबोट को उस गली से गाड़ी चलाना सिखाने की कोशिश करते हैं, तो रोबोट केवल अंदाज़ा लगा रहा है। उसे नहीं पता कि वहां बाएं मुड़ने पर क्या होगा क्योंकि उसने इसे कभी देखा ही नहीं है।
पिछले तरीकों ने इन 'ब्लाइंड स्पॉट्स' के बारे में "निराशावादी" (सबसे बुरा मान लेना) होने की कोशिश की। हालाँकि, एक कंस्ट्रेंड सेटिंग में (जहाँ सुरक्षा महत्वपूर्ण है), ये तरीके अक्सर फंस जाते हैं। वे उन मध्यवर्ती रणनीतियों (intermediate strategies) के लिए "क्या होगा अगर" वाले परिदृश्यों का मूल्यांकन करने की कोशिश करते हैं जिन्हें रोबोट टेस्ट कर रहा है। यदि वे रणनीतियाँ किसी ब्लाइंड स्पॉट की ओर ले जाती हैं, तो मूल्यांकन विफल हो जाता है, और रोबोट सुरक्षित रूप से सीख नहीं पाता है।

2. "घोस्ट पॉलिसी" की समस्या (लुप्त रेसिपी)
कई मौजूदा तरीके इस तरह काम करते हैं:

वे एक "डेंसिटी रेश्यो" (density ratio) की गणना करते हैं (एक फैंसी तरीका यह कहने का कि: "रोबोट इस जगह पर मानव की तुलना में कितनी अधिक बार आता है?")।
वे फिर उस रेश्यो को ड्राइविंग पॉलिसी में बदलने की कोशिश करते हैं।
पकड़ (The Catch): चरण 2 करने के लिए, उन्हें यह जानने की आवश्यकता है कि वीडियो लाइब्रेरी के हर एक स्थान पर मानव चालक के होने की सटीक संभावना क्या है। लेकिन वास्तविक दुनिया में, आपके पास मानव की आदतों की वह "मास्टर लिस्ट" नहीं होती है। यह एक ऐसी रेसिपी का उपयोग करके केक बनाने जैसा है जिसके लिए आपको उस सामग्री की आवश्यकता है जिस पर लेबल ही नहीं लगा है।

समाधान: PDOCRL

लेखक PDOCRL (Primal-Dual Offline Constrained Reinforcement Learning) प्रस्तावित करते हैं। वे ऊपर दी गई समस्याओं को दो चतुर ट्रिक्स के साथ हल करते हैं।

ट्रिक 1: "डिकम्पोज्ड" किचन (घोस्ट से बचना)

सामग्री के अनुपातों (डेंसिटी) को समझने के बाद केक (पॉलिसी) बनाने के बजाय, PDOCRL पूरी रेसिपी को ही बदल देता है।

पुराना तरीका: अनुपात निकालें $\rightarrow$ गायब सामग्री की सूची का अनुमान लगाने की कोशिश करें $\rightarrow$ केक बनाएँ। (विफल होता है यदि आपको सामग्री की सूची नहीं पता है)।
PDOCRL का तरीका: वे समस्या को दो अलग-अलग कार्यों में विभाजित करते जो एक-दूसरे से बात करते हैं।
- कार्य A: अनुपातों को समझना (डेटा पर कितना भरोसा करना है)।
- कार्य B: सीधे रोबोट की ड्राइविंग रणनीति (पॉलिसी) को समायोजित करना।
- जादू: उन्होंने गणित को इस तरह से फिर से लिखा है कि रोबोट की ड्राइविंग रणनीति समीकरण में एक सीधा चर (variable) बन जाती है। इसका मतलब है कि रोबोट सीधे ड्राइविंग शैली सीखता है, बिना कभी यह जाने कि मानव चालक की "मास्टर लिस्ट" क्या है। यह गायब सामग्री के लेबल की आवश्यकता को पूरी तरह से दरकिनार कर देता है।

ट्रिक 2: "स्प्यूरियस ट्रैप" (नकली समाधानों से बचना)

जब आपके पास कई वेरिएबल्स वाली एक जटिल गणितीय समस्या होती है, तो कभी-कभी आपको एक ऐसा "समाधान" मिलता है जो कागज़ पर तो एकदम सही दिखता है लेकिन वास्तव में एक जाल है। गणित की भाषा में, इन्हें स्प्यूरियस सैडल पॉइंट्स (spurious saddle points) कहा जाता है।

उपमा: कल्पना कीजिए कि आप पहाड़ों की एक श्रृंखला में सबसे ऊँची चोटी की तलाश कर रहे हैं। आपको एक ऐसा स्थान मिलता है जो एक कोण से शिखर जैसा दिखता है, लेकिन जब आप उसके चारों ओर घूमते हैं, तो आपको एहसास होता है कि यह वास्तव में एक गहरी घाटी से घिरा हुआ एक छोटा सा टीला है। आपने सोचा कि आपने शिखर पा लिया, लेकिन ऐसा नहीं था।
सुधार: पेपर यह सिद्ध करता है कि यदि आप केवल यह मानकर चलते हैं कि आपके डेटा में "सर्वश्रेष्ठ" समाधान मौजूद है, तो आप इन जालों में फंस सकते हैं। इसे ठीक करने के लिए, वे एक सख्त नियम जोड़ते हैं: रोबोट का "दिमाग" (फंक्शन एप्रोक्सिमेटर) इतना स्मार्ट होना चाहिए कि वह किसी भी संभावित ड्राइविंग शैली को समझ सके, न कि केवल सर्वश्रेष्ठ को।
रोबोट के दिमाग को किसी भी रणनीति का मूल्यांकन करने में सक्षम बनाकर, वे गारंटी देते हैं कि जो "शिखर" वे ढूंढ रहे हैं वह असली उच्चतम शिखर है, न कि कोई नकली शिखर।

परिणाम: एक सुरक्षित और कुशल शिक्षिका

पेपर का दावा है कि PDOCRL तीन चीजें हासिल करता है जो पिछले तरीके एक साथ नहीं कर सके थे:

आंशिक कवरेज (Partial Coverage): यह तब भी काम करता है जब डेटा लाइब्रेरी में बड़े ब्लाइंड स्पॉट्स हों (जब तक कि सर्वश्रेष्ठ रास्ता कवर किया गया हो)।
ओरेकल एफिशिएंसी (Oracle Efficiency): यह गणनात्मक रूप से तेज़ है। इसे असंभव गणितीय पहेलियों को हल करने की आवश्यकता नहीं है; यह बस मानक अनुकूलन उपकरणों (जैसे एक शेफ जो नए आविष्कार करने के बजाय मानक चाकू का उपयोग करता है) का उपयोग करता है।
"मास्टर लिस्ट" की आवश्यकता नहीं: इसे डेटा के अंतर्निहित वितरण (मानव की आदतों) को जानने की आवश्यकता नहीं है। यह सीधे वीडियो से सीखता है।

"टेस्ट ऑफ टेस्ट" (प्रयोग)

लेखकों ने मानक ड्राइविंग सिमुलेशन (BulletGym) पर अपने तरीके का परीक्षण किया।

बेसलाइन: उन्होंने इसकी तुलना अन्य शीर्ष स्तर के "सेफ" ड्राइविंग एल्गोरिदम से की।
परिणाम: PDOCRL एकमात्र ऐसा एल्गोरिदम था जिसने सभी कार्यों में लगातार गति सीमा के भीतर रहकर (सुरक्षा बाधा को पूरा करते हुए) प्रतिस्पर्धी होने के लिए पर्याप्त तेज़ ड्राइविंग की।
एब्लेशन स्टडी (Ablation Study): उन्होंने यह भी परीक्षण किया कि क्या होता है यदि वे पुराने "घोस्ट पॉलिसी" तरीके (अनुपातों से पॉलिसी निकालना) का उपयोग करते। परिणाम? रोबोट क्रैश हो गया या बहुत खराब तरीके से चला। इससे सिद्ध हुआ कि उनका नया "डायरेक्ट पॉलिसी" ट्रिक आवश्यक था।

सारांश

PDOCRL एक नया एल्गोरिदम है जो रोबots को केवल पिछले डेटा का उपयोग करके सुरक्षित और कुशल बनना सिखाता है, भले ही वह डेटा अधूरा हो। यह इसे निम्न प्रकार से करता है:

डेटा के छिपे हुए पैटर्न का अनुमान लगाने के चरण को छोड़ देता है।
सीधे रोबोट के व्यवहार को अनुकूलित (optimize) करता है।
यह सुनिश्चित करने के लिए एक सख्त गणितीय नियम का उपयोग करता है कि रोबोट नकली "समाधानों" से न ठगे जाए।

यह एक छात्र को वीडियो दिखाकर गाड़ी चलाना सिखाने जैसा है, लेकिन उनसे शिक्षक की हर हरकत को याद रखने के बजाय, आप उन्हें सीधे सड़क के नियम सिखाते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि वे शहर के उन हिस्सों में भी सुरक्षित रूप से गाड़ी चला सकें जहाँ शिक्षक कभी नहीं गया।

तकनीकी सारांश: आंशिक डेटा कवरेज के तहत ऑफलाइन कन्सट्रेंड रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (Offline Constrained Reinforcement Learning)

समस्या विवरण (Problem Statement)

यह शोध पत्र डिस्काउंटेड कन्सट्रेंड मार्कोव डिसीजन प्रोसेस (CMDTs) के ढांचे के भीतर ऑफलाइन कन्सट्रेंड रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (Offline Constrained RL) को संबोधित करता है। इसका उद्देश्य एक निश्चित, ऑफलाइन डेटासेट से एक ऐसी पॉलिसी सीखना है जो कई सहायक सुरक्षा या संसाधन बाधाओं (constraints) को पूरा करते हुए एक प्राथमिक रिवॉर्ड सिग्नल को अधिकतम करती है।

इस सेटिंग में एक केंद्रीय चुनौती आंशिक डेटा कवरेज (partial data coverage) है। विश्वसनीय अनुकूलन (optimization) के लिए आमतौर पर यह आवश्यक होता है कि डेटासेट उन पॉलिसियों के स्टेट-एक्शन ऑक्यूपेंसी को कवर करे जिनका मूल्यांकन किया जा रहा है। अनकन्स्ट्रेंड ऑफलाइन RL में, पेसिमिस्टिक एक्टर-क्रिटिक विधियों ने अपर्याप्त कवरेज के तहत सफलता दिखाई है। हालाँकि, कन्सट्रेंड सेटिंग में, प्रिमल-ड्यूल (primal-dual) विधियाँ एक विशिष्ट बाधा का सामना करती हैं: ड्यूल मल्टीप्लायर्स को अपडेट करने के लिए मध्यवर्ती पॉलिसियों (intermediate policies) के लिए बाधा उल्लंघन (constraint violations) का अनुमान लगाने की आवश्यकता होती है। आंशिक कवरेज के तहत, ये मध्यवर्ती पॉलिसियाँ डेटासेट द्वारा समर्थित नहीं हो सकती हैं, जिससे ड्यूल अपडेट अविश्वसनीय हो जाते हैं और प्रभावी रूप से मजबूत कवरेज आवश्यकताओं को फिर से लागू कर देते हैं।

इसके अलावा, मौजूदा विधियाँ अक्सर पॉलिसी एक्सट्रैक्शन (policy extraction) चरणों पर निर्भर करती हैं जिनके लिए अज्ञात डेटा-जनरेटिंग डिस्ट्रीब्यूशन ( $\mu_D$ ) या एक रेफरेंस पॉलिसी के ज्ञान की आवश्यकता होती है, जो वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में अव्यवहारिक है।

कार्यप्रणाली (Methodology): PDOCRL

लेखक PDOCRL (Primal-Dual Oracle-Efficient Constrained Reinforcement Learning) प्रस्तावित करते हैं, जो एक एल्गोरिदम है जिसे ओरेकल-एफिशिएंट, आंशिक कवरेज के तहत सैंपल-एफिशिएंट और डेटा-जनरेटिंग डिस्ट्रीब्यूशन से स्वतंत्र होने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

1. डीकंपोज्ड लीनियर प्रोग्रामिंग फॉर्मूलेशन (Decomposed Linear Programming Formulation)

CMDPs के लिए मानक LP फॉर्मूलेशन ऑक्यूपेंसी मेजर्स ( $\mu$ ) पर अनुकूलन करते हैं। $\mu$ से पॉलिसी रिकवर करने के लिए आमतौर पर अज्ञात डेटा डिस्ट्रीब्यूशन $\mu_D$ द्वारा नॉर्मलाइज़ करने की आवश्यकता होती है। इससे बचने के लिए, लेखक एक लैग्रेंजियन डीकंपोजिशन (Lagrangian decomposition) का उपयोग करते हैं:

वे ऑक्यूपेंसी मेजर $\mu$ के लिए एक कॉपी वेरिएबल $\nu$ पेश करते हैं।
वे भूमिकाओं को अलग करते हैं: $\mu$ का उपयोग लैग्रेंजियन अनुमान (डेटा डिस्ट्रीब्यूशन के माध्यम से चेंज ऑफ मेजर द्वारा) के लिए किया जाता है, जबकि $\nu$ का उपयोग पॉलिसी एक्सट्रैक्शन के लिए किया जाता है।
महत्वपूर्ण रूप से, वे $\nu$ को ऑक्यूपेंसी मेजर $\mu$ और पॉलिसी $\pi$ के संदर्भ में पुन: पैरामीटराइज़ करते हैं: $\nu_{\mu, \pi}(s, a) = \pi(a|s)((1-\gamma)d_0(s) + \gamma[P^\top \mu](s))$ ।
यह पॉलिसी $\pi$ को एक स्पष्ट ऑप्टिमाइज़ेशन वेरिएबल बनाता है, जिससे $\mu_D$ पर निर्भर अलग से पॉलिसी एक्सट्रैक्शन चरण की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

2. स्प्यूरियस सैडल पॉइंट्स को संभालना (Handling Spurious Saddle Points)

लेखक पहचानते हैं कि सामान्य फंक्शन एप्रोक्सिमेशन का उपयोग करने वाले प्रतिबंधित सैडल-पॉइंट फॉर्मूलेशन स्प्यूरियस सैडल पॉइंट्स (spurious saddle points) को जन्म दे सकते हैं। भले ही फंक्शन क्लासेस में इष्टतम पॉलिसी, उसका ऑक्यूपेंसी मेजर और इष्टतम एक्शन-वैल्यू फंक्शन्स मौजूद हों, फिर भी प्रतिबंधित लैग्रेंजियन का एक सैडल पॉइंट एक इष्टतम पॉलिसी के अनुरूप नहीं हो सकता है।

इसे हल करने के लिए, वे दो प्रमुख शर्तें लागू करते हैं:

स्लेटर की स्थिति (Assumption B): यह एक ऐसी व्यवहार्य (feasible) पॉलिसी के अस्तित्व को सुनिश्चित करता है जो एक सकारात्मक मार्जिन $\phi$ के साथ बाधाओं को संतुष्ट करती है। यह इष्टतम ड्यूल वेरिएबल्स को सीमित करता है।
ऑल-पॉलिसी वैल्यू फंक्शन रियलाइज़ेबिलिटी (Assumption C): यह एक मजबूत रियलाइज़ेबिलिटी स्थिति है जो यह मांग करती है कि क्लास में प्रत्येक पॉलिसी $\pi$ के लिए, वैल्यू फंक्शन्स $Q^\pi_0$ और $Q^\pi_0 + (1 + 1/\phi)Q^\pi_i$ फंक्शन क्लास $\mathcal{Q}$ के भीतर हों। यह सिंगल-पॉलिसी रियलाइज़ेबिलिटी से अधिक मजबूत है लेकिन डीकंपोज्ड फॉर्मूलेशन में स्प्यूरियस सैडल पॉइंट्स को रोकने के लिए आवश्यक है।

3. ओरेकल-एफिशिएंट प्रिमल-ड्यूल एल्गोरिदम (Oracle-Efficient Primal-Dual Algorithm)

PDOCRL मानक ओरेकल का उपयोग करके एम्पिरिकल सैडल-पॉइंट समस्या को हल करता है, जिससे जटिल मिन-मैक्स ऑप्टिमाइज़ेशन से बचा जा सके:

प्रिमल प्लेयर्स (Primal Players):
- डेंसिटी रेश्यो ( $w$ ): फंक्शन क्लास $\mathcal{W}$ पर एक नो-रिग्रेट ऑनलाइन लीनियर ऑप्टिमाइज़ेशन ओरेकल ( $\mathcal{O}_{LOW}$ ) का उपयोग करता है।
- पॉलिसी ( $\pi$ ): पॉलिसी क्लास $\Pi$ पर एक नो-रिग्रेट पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन ओरेकल ( $\mathcal{P}_{O\Pi,\mathcal{Q}}$ ) का उपयोग करता है।
ड्यूल प्लेयर्स (Dual Players):
- Q-फंक्शन ( $Q$ ): $\mathcal{Q}$ पर एक लीनियर मिनिमाइजेशन ओरेकल ( $\mathcal{LMO}_{\mathcal{Q}}$ ) का उपयोग करता है।
- लैग्रेंज मल्टीप्लायर्स ( $\lambda$ ): ड्यूल बाउंड पर एक लीनियर मिनिमाइजेशन ओरेकल ( $\mathcal{LMO}_{B\Delta_I}$ ) का उपयोग करता है।

एल्गोरिदम $T$ बार इटरेट करता है, इन वेरिएबल्स को अपडेट करता है और अनुक्रम $\pi_1, \dots, \pi_T$ से सैंपल की गई पॉलिसी को वापस करता है।

मुख्य योगदान (Key Contributions)

एल्गोरिदम डिज़ाइन: PDOCRL सामान्य फंक्शन एप्रोक्सिमेशन के साथ ऑफलाइन कन्सट्रेंड RL में पार्शियल-कवरेज गारंटी, ओरेकल एफिशिएंसी, और डेटा-जनरेटिंग डिस्ट्रीब्यूशन से स्वतंत्रता को एक साथ प्राप्त करने वाला पहला तरीका है।
सैडल पॉइंट्स पर सैद्धांतिक अंतर्दृष्टि: यह पेपर प्रदर्शित करता है कि कैसे सामान्य प्रतिबंधित सैडल फॉर्मूलेशन स्प्यूरियस सैडल पॉइंट्स के कारण विफल हो सकते हैं और एक मजबूत ऑल-पॉलिसी रियलाइज़ेबिलिटी कंडीशन की पहचान करता है जिसके तहत प्रत्येक प्रतिबंधित सैडल पॉइंट इष्टतम होता है।
डीकंपोजिशन तकनीक: ऑक्यूपेंसी मेजर को पुन: पैरामीटराइज़ करके ताकि पॉलिसी एक स्पष्ट वेरिएबल बन सके, यह विधि पॉलिसी एक्सट्रैक्शन के लिए डेंसिटी रेश्यो की सांख्यिकीय नाजुकता (statistical fragility) से बचती है जब $\mu_D$ अज्ञात हो।
सैंपल कॉम्प्लेक्सिटी: दी गई धारणाओं के तहत, PDOCRL एक निकट-इष्टतम (near-optimal) और निकट-व्यवहार्य (near-feasible) पॉलिसी को $\tilde{O}(\epsilon^{-2})$ की सैंपल कॉम्प्लेक्सिटी के साथ वापस करता है।

प्रयोगात्मक परिणाम (Experimental Results)

लेखकों ने DSRL पैकेज के डेटासेट्स का उपयोग करके BulletGym बेंचमार्क पर PDOCRL का मूल्यांकन किया।

बेसलाइन्स: BC-All, BC-Safe, CDT, BCQ-Lag, BEAR-Lag, CPQ, और COptiDICE के विरुद्ध तुलना की गई।
प्रदर्शन: PDOCRL एकमात्र एल्गोरिदम था जिसने सभी कार्यों में सुरक्षा बाधाओं (नॉर्मलाइज्ड कॉस्ट $\le 1$ ) को लगातार संतुष्ट किया और साथ ही प्रतिस्पर्धी रिवॉर्ड प्रदर्शन बनाए रखा।
एब्लेशन स्टडी (Ablation Study): PDOCRL का एक वेरिएंट जो मानक पॉलिसी एक्सट्रैक्शन स्टेप पर वापस जाता है (जिसके लिए $\mu_D$ के ज्ञान की आवश्यकता होती है) काफी खराब प्रदर्शन करता है, जो पुष्टि करता है कि प्रस्तावित पुन: पैरामीटराइजेशन प्रदर्शन के लिए महत्वपूर्ण है।

महत्व और दावे (Significance and Claims)

यह पेपर दावा करता है कि PDOCRL ऑफलाइन कन्सट्रेंड RL में एक मौलिक अंतर को संबोधित करता है: कवरेज आवश्यकताओं, कम्प्यूटेशनल दक्षता और डेटा डिस्ट्रीब्यूशन ज्ञान की आवश्यकता के बीच का ट्रेड-ऑफ।

पूर्ववर्ती एक्टर-क्रिटिक विधियों (जैसे PDCA, WSAC) के विपरीत, जिन्हें फुल कवरेज या जटिल ऑप्टिमाइज़ेशन की आवश्यकता होती है, PDOCRL ओरेकल एफिशिएंसी के साथ पार्शियल कवरेज के तहत काम करता है।
डेंसिटी-रेश्यो विधियों (जैसे COptiDICE, POCC) के विपरीत, जो पॉलिसी एक्सट्रैक्शन के लिए $\mu_D$ पर निर्भर करती हैं, PDOCRL सीधे पॉलिसी को ऑप्टिमाइज़ करता है।
यह कार्य रेखांकित करता है कि जबकि स्प्यूरियस सैडल पॉइंट्स की उपस्थिति में इष्टतमता की गारंटी देने के लिए मजबूत रियलाइज़ेबिलिटी धारणाओं (ऑल-पॉलिसी) की आवश्यकता होती है, जनरल फंक्शन एप्रोक्सिमेशन सेटिंग में ओरेकल एफिशिएंसी प्राप्त करने और डिस्ट्रीबशनल धारणाओं से बचने के लिए यह एक आवश्यक सैद्धांतिक कीमत है।

लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि PDOCRL सुरक्षित ऑफलाइन लर्निंग के लिए एक प्रमाणित कुशल ढांचा प्रदान करता है, हालांकि वे नोट करते हैं कि ऑल-पॉलिसी रियलाइज़ेबिलिटी कंडीशन को सिंगल-पॉलिसी रियलाइज़ेबिलिटी की ओर ढीला करना भविष्य के शोध की दिशा है।