As a baseline comparison, we also choose to run our algorithm
without giving policies access to the monitor state
(no_mon). These are trained with the same shaped
reward as DistSpectrl.
We also provide a Reward Machine baseline (RM) for \(\phi _1\)  with continuous rewards
since \(\phi _1\)  is similar to the 'Rendezvous' specification in [1]}.

В качестве сравнения базового уровня мы также выбираем запуск нашего алгоритма без предоставления доступа политикам к состоянию монитора (no_mon). Эти алгоритмы обучаются с той же формированной наградой, что и DistSpectrl. Мы также предоставляем базовую оценку машине наград (RM) для φ1 с непрерывными наградами, поскольку φ1 похожа на спецификацию «Rendezvous» в [1].