用因果推断解决强化学习奖励分配

基于因果推断的强化学习奖励分配方法可以通过直接学习治疗分配策略来避免将资源约束移到奖励函数中。这种方法可以避免模型随着拉格朗日乘子的变化而不断变化。其中，直接异质因果学习(Direct Heterogeneous Causal Learning)是一种用于解决营销资源分配问题的因果推断方法。该方法可以通过对观测数据进行因果推断来学习治疗效果，并将其应用于资源分配问题中。此外，决策导向学习(DFL)也是一种基于因果推断的强化学习方法，它可以通过对因果图进行建模来学习最优策略，从而解决奖励分配问题。