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强化学习中的探索-利用权衡是什么？
强化学习中的动态规划 (DP) 涉及通过将强化学习问题分解为较小的子问题并迭代地解决它们来解决强化学习问题。DP方法，例如值迭代和策略迭代，需要知道环境的转移概率和奖励，这些通常存储在环境的模型中。
RL中的DP的目标是使用涉及递归更新的
容器化在无服务器架构中的作用是什么？
容器化在无服务器架构中发挥着重要作用，因为它提供了一种高效的方法来打包和运行应用程序，而无需开发人员管理底层服务器。无服务器计算使开发人员能够专注于编写代码，而基础设施则根据需求自动扩展。容器化补充了这一模型，确保应用程序在不同环境中一致运
多代理系统如何管理通信延迟？
“多智能体系统（MAS）通过各种策略管理通信延迟，以确保智能体之间的高效数据交换，最小化延迟并提高响应时间。一个基本的方法是使用异步通信。智能体可以发送消息并继续执行其他任务，而不必在此之前等待响应。这使得每个智能体可以独立工作，同时在收到