本文提出了一种基于TV-CLT模型的迁移学习强化学习方法来解决TC-CIM问题。具体来说，我们将源网络和目标网络的状态表示归一化，以便有效地利用源网络上获得的知识。进一步，我们在RL域扩展了TL的起点方法，提出了NSQ-TL算法来解决源目标网络和代理设置之间的异构性。

【ClaudeCode使用技巧摘要】 ClaudeCode是一款智能开发辅助工具，主要提供以下使用技巧： 通过创建CLAUDE.md文件自定义设置，记录常用命令、代码风格和项目规范等关键信息，支持多级目录放置。 调优CLAUDE.md文件内容，可通过#键快速记录指令，并定期优化以提高遵循效果。 灵活管理工具权限，支持通过命令、配置文件或CLI标志控制Claude的访问权限。 扩展工具集：与bash

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Q-learning 是一种无模型的强化学习算法，用于寻找最优策略以最大化累积奖励。它通过学习一个状态-动作值函数Qsa，该函数表示在状态 ( s ) 下执行动作 ( a ) 的预期收益。