在我的硕士论文中，我使用了一种称为近似动态规划[1] 的算法来求解以下形式的方程

$$\max_{\pi}\mathbb{E}^{\pi}\left\{\sum_{t=0}^{T}\gamma^tC_t^{\pi}(S_t,A_t^{\pi}(S_t))\right\}.$$

它使用蒙特卡罗采样和近似$\overline{V}_t$的价值函数来解决维度的诅咒。作为决策函数服务于凸线性程序

$$\hat{v}_t^n=\max_{a_t\in A_t^n}\left(C_t(S_t^n,a_t)+\gamma \overline{V}_{t+1}^{n-1}(S^M(S_t^n,a_t))\right),$$

并且更新是通过使用 stepsize 完成的$\alpha$

$$\overline{V}_t^n(S_t^n)=(1-\alpha_{n-1})\overline{V}_t^{n-1}(S_t^n)+\alpha_{n-1}\hat{v}_t^n.$$ 我现在想知道他们是否存在类似的算法，尽管该算法有多种风格，可以在合理的时间内提供高质量的解决方案，或者使用的原理是否是解决此类问题的唯一方法？

干杯，礼萨

[1] POWELL, W.：近似动态规划：解决维度灾难。BD。703. 威利-布莱克威尔，2007