MDP_CW2

MDP_CW2是一个强化学习中的概念，全称为Markov Decision Process with Coarse-to-Fine Strategy。它是一种基于马尔可夫决策过程的算法，用于解决连续控制问题。MDP_CW2算法通过将连续动作空间离散化为多个子空间，然后在每个子空间内使用传统的强化学习算法进行优化。这种方法可以有效地处理高维连续动作空间的问题，并且能够实现更好的性能和稳定性。MDP_CW2算法在许多实际应用中都取得了显著的成果，例如机器人控制、自动驾驶等领域。总之，MDP_CW2是一种强大而实用的强化学习算法，为解决复杂连续控制问题提供了有效的解决方案。