在"GNN for MBRL"模型中引入不確定性建模，可以採取以下幾種方法：
貝葉斯圖神經網絡：通過將GNN擴展為貝葉斯圖神經網絡，可以在模型中引入不確定性。這樣，模型不僅能夠預測未來狀態，還能提供預測的不確定性範圍，幫助決策者理解風險。
蒙特卡羅樹搜索（MCTS）：在進行模型預測時，可以使用MCTS來考慮多種可能的未來情境。這種方法能夠在不確定性較高的環境中進行有效的規劃，通過多次模擬來評估不同行動的潛在結果。
強化學習中的探索策略：在強化學習過程中，可以設計探索策略來應對不確定性。例如，使用ε-貪婪策略或UCB（上置信界）策略來平衡探索和利用，從而在不確定的環境中獲得更好的學習效果。
不確定性量化：在模型訓練過程中，可以通過量化不確定性來提高模型的穩健性。例如，使用不確定性量化技術來評估模型預測的可靠性，並根據不確定性調整行動策略。