تعتبر خوارزميات التعلم بالاعتماد على الفروق الزمنية (Temporal-Difference Learning) من أبرز الأدوات المستخدمة في تقييم السياسات خارج السياسة المتبعة (off-policy)، ولكنها تواجه تحديات كبيرة عندما يتعلق الأمر بمصفوفة التفاعل المميزة (Feature Interaction Matrix) التي قد تصبح مفردة. هذه الشبكات المفردة قد تؤدي إلى عدم استقرار أو تدهور في الأداء.

قدم الباحثون تعديلاً جديداً يُطلق عليه R-GTD، والذي يقوم بإعادة صياغة هدف تحسين محسن يعتمد على الحد الأدنى للخطأ Bellman المقدم في متوسط المربعات. وللأسف، تحليلات التقارب التقليدية تعتمد على فرضيات محددة يمكن أن تكون مقيدة.

يتمثل الابتكار في تقديم R-GTD بوصفه خوارزمية منضبطة تضمن التقارب نحو حل فريد على الرغم من أن المصفوفة المميزة قد تكون مفردة. ومن خلال تحمل تحليل هندسي، تم ضمان شروط تقارب نظرية وحدود أخطاء واضحة. وقد تم التأكد من فعالية الطريقة المقترحة من خلال تجارب تجريبية.