在分析TD算法的有限時間性能時，經驗重放策略的選擇對於樣本的有效性和學習效率至關重要。根據文獻，當使用不同的經驗重放策略時，可以通過以下幾個方面進行分析：
混合時間的考量：在Markov鏈的背景下，經驗重放策略的混合時間（mixing time）會影響樣本的獨立性和同分佈性。當樣本來自一個快速混合的Markov鏈時，可以使用簡單的混合論證來推導TD算法的有限時間性能。這意味著在分析中需要考慮混合時間對於收斂速度的影響。
樣本選擇的策略：不同的經驗重放策略（如隨機重放、優先重放等）會影響樣本的多樣性和代表性。這些策略可以通過改變樣本的選擇方式來提高TD算法的學習效率。例如，優先重放策略可以優先選擇那些對學習過程影響較大的樣本，從而加速收斂。
有限時間界限的推導：在不同的經驗重放策略下，可以推導出相應的有限時間界限。這些界限通常會包含額外的項，例如與混合時間相關的項，這些項會影響最終的收斂速度和性能。
實驗驗證：最後，通過實驗來驗證不同經驗重放策略下TD算法的性能，並與理論分析進行對比，可以提供更直觀的理解和支持。