यह शोधपत्र मज़बूत एमडीपी (आर-एमडीपी) के लिए एक नवीन समाधान और अधिगम विधि प्रस्तुत करता है, जो संक्रमण गतिकी के बारे में ज्ञानात्मक अनिश्चितता का स्पष्ट रूप से मॉडलिंग करके एमडीपी का विस्तार करता है। किसी अज्ञात परिवेश के साथ अंतःक्रियाओं के माध्यम से आर-एमडीपी अधिगम, प्रमाणित प्रदर्शन गारंटी (पीएसी) के साथ मज़बूत नीतियों के संश्लेषण को सक्षम बनाता है, लेकिन इसके लिए अनेक नमूना अंतःक्रियाओं की आवश्यकता हो सकती है। इस शोधपत्र में, हम एक कारकित अवस्था-स्थान निरूपण पर आधारित आर-एमडीपी को हल करने और अधिगम करने के लिए एक नवीन विधि प्रस्तावित करते हैं जो सिस्टम घटकों के बीच मॉडल अनिश्चितताओं की स्वतंत्रता का लाभ उठाती है। कारकित आर-एमडीपी के लिए नीति संश्लेषण चुनौतीपूर्ण है और एक गैर-उत्तल अनुकूलन समस्या की ओर ले जाता है, लेकिन हम प्रदर्शित करते हैं कि इसे एक सुगम रैखिक प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण में कैसे पुनर्परिभाषित किया जाए। इस दृष्टिकोण के आधार पर, हम कारकित मॉडल निरूपण को सीधे अधिगम करने की एक विधि भी प्रस्तावित करते हैं। प्रायोगिक परिणाम प्रदर्शित करते हैं कि कारकित संरचना का लाभ उठाने से नमूना दक्षता में आयामी लाभ प्राप्त होता है और मज़बूत नीतियाँ उत्पन्न होती हैं जो अत्याधुनिक विधियों की तुलना में अधिक प्रभावी होती हैं, और अधिक कठोर प्रदर्शन गारंटी प्रदान करती हैं।
