摘要：讨论模型未知的平均报酬强化学习算法。通过结合即时差分学习与Ｒ学习算法，将折扣问题中的一些方法推广到了平均准则问题中，提出了两类算法：Ｒ（λ）学习。现有的Ｒ学习可视为Ｒ（λ）学习和ＴＴＤ（λ）学习当λ＝０时的一个特例。仿真结果表明，λ取中间值的Ｒ（λ）和ＴＴＤ（λ）学习比现有的方法在可靠性与收敛速度上均有提高。

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