Оптимизация стратегий: новый взгляд на минимизацию остатков уравнения Беллмана
![В процессе обучения значения [latex]Q_k(1,1)[/latex] и [latex]Q_k(1,2)[/latex] сходятся к оптимальным значениям [latex]Q_{\lambda}^{\<i>}(1,1)[/latex] и [latex]Q_{\lambda}^{\</i>}(1,2)[/latex] соответственно, демонстрируя сходимость алгоритма к оптимальной политике, при этом пунктирные линии указывают на соответствующие оптимальные Q-значения.](https://arxiv.org/html/2601.18840v1/ex_fig6.png)
В статье представлен углубленный анализ теоретических свойств и сходимости методов минимизации остатков уравнения Беллмана, применяемых для оптимизации стратегий в марковских процессах принятия решений.



