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目的 寻求更有效的解决延迟强化学习任务的基于即时差异的学习算法． 方法 针对吸收马氏决策过程提出一种λ取值具有自适应性的基于截断 Ｔ Ｄ（ λ） 的 Ｑ 学习算法，并在计算机上实现了该算法． 结果与结论 在最短路径搜索问题上的仿真研究表明采用自适应λ的基于截断 Ｔ Ｄ（λ） 的 Ｑ 学习能够加速算法收敛。