본 논문은 실세계 의사결정 문제에서 발생하는 오프-다이나믹스(off-dynamics) 문제, 즉 에이전트가 소스 도메인에서 정책을 학습하고 상태 전이가 다른 타겟 도메인에 배포하는 문제를 다룹니다. 분포적으로 강건한 마르코프 결정 과정(DRMDP)은 미리 지정된 전이 역학의 불확실성 집합 내에서 최악의 환경에서도 잘 수행되는 강건한 정책을 찾음으로써 이 문제를 해결합니다. 기존 DRMDP의 효과는 역학에 대한 사전 지식을 기반으로 한 불확실성 집합의 적절한 설계에 크게 의존합니다. 본 논문에서는 명목 역학이 선형 혼합 모델이라고 가정하는 새로운 선형 혼합 DRMDP 프레임워크를 제안합니다. 기존의 명목 커널을 중심으로 한 볼(ball)로 직접 정의된 불확실성 집합과 달리, 선형 혼합 DRMDP는 혼합 가중치 매개변수를 중심으로 한 볼을 기반으로 불확실성 집합을 정의합니다. 본 논문은 사전 지식이 존재할 때, 이 새로운 프레임워크가 (s,a)-직사각형 및 d-직사각형을 기반으로 하는 기존 모델에 비해 더욱 정교한 불확실성 표현을 제공함을 보입니다. 또한 일반적인 f-다이버전스로 정의된 불확실성 집합을 갖는 선형 혼합 DRMDP에서 강건한 정책 학습을 위한 메타 알고리즘을 제안하고, 총 변동, 쿨백-라이블러 및 χ² 다이버전스라는 세 가지 다이버전스 측정 기준에서의 표본 복잡도를 분석합니다. 이러한 결과는 선형 혼합 DRMDP의 통계적 학습 가능성을 확립하여 이 새로운 설정에 대한 향후 연구의 이론적 기반을 마련합니다.
