動態符號性政策的內部記憶狀態對政策的泛化能力有顯著影響。這些政策通過引入潛在狀態來整合過去的觀察，從而能夠捕捉長期依賴性，這在面對部分可觀察性和環境變化時尤為重要。具體來說，潛在狀態能夠幫助政策估計未觀察到的變量，例如速度，這使得政策在面對不完整信息時仍能做出有效的控制決策。實驗結果顯示，當環境參數變化或觀察受到噪聲影響時，動態符號性政策的表現優於靜態政策，這表明內部記憶狀態的引入增強了政策的適應性和穩健性。因此，動態符號性政策的內部記憶狀態不僅提高了其在特定任務上的表現，還增強了其在不同環境條件下的泛化能力。