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离线强化学习(Offline RL)旨在从已收集到的数据中学习最优的策略，在训练过程中其不需要与环境进行额外的交互。
决策模型训练出来之后，可以根据新标定试验的数据比人类专家更快的寻找到远高于工程目标的标定参数设置。
