在本文中，我们提出了一个被称为Rkhsmetamod的R包，其实现了估计复杂模型的元模型的过程。元模型近似于复杂模型的Hoeffding分解，并允许我们对其进行灵敏度分析。它属于一个再现内核希尔伯特空间，该空间被构造成作为希尔伯特空间的直接总和。元模型的估计是用Hilbert标准的总和和经验L ^ 2-Norm的最小化最小化的抵抗的经验性最小平方。此过程称为RKHS Ridge Group Sparse，允许选择和估算Hoeffding分解中的术语，因此选择和估计非零的Sobol指数。 RKHSMetamod包提供从R统计计算环境到C ++库EIGEN和GSL的接口。为了加快执行时间并优化存储内存，除了用R写入R的函数，可以使用RCPPeigen和RCPPGSL软件包使用高效的C ++库写入此包的所有功能。然后，这些功能在R环境中接通，以提出用户友好的包装。

我们在生成模型下研究了固定置信度设置中的折扣线性马尔可夫决策过程中最佳政策识别的问题。我们首先在实例特定的下限上获得了识别$ \ varepsilon $ - 最佳策略所需的预期数量，并具有概率$ 1- \ delta $。下边界将最佳采样规则表征为复杂的非凸优化程序的解决方案，但可以用作设计简单而近乎最佳的采样规则和算法的起点。我们设计了这样的算法。其中之一展示了样本复杂性上限，由$ {\ cal o}（{\ frac {d} {（\ varepsilon+\ delta）^2}}}}（\ log（\ frac {1} {\ delta} {\ delta}）+d d d}} ））$，其中$ \ delta $表示次优的动作的最小奖励差距和$ d $是功能空间的尺寸。该上限处于中等信心状态（即，对于所有$ \ delta $），并与现有的minimax和Gap依赖的下限匹配。我们将算法扩展到情节线性MDP。