强化学习基础教程：策略梯度算法
策略梯度算法是强化学习中的一个重要算法，它通过直接优化策略函数来学习最优策略。下面是一些关于策略梯度算法的基本概念：
1. 策略梯度算法概述
策略梯度算法通过梯度上升的方法来优化策略函数，以期望最大化累积奖励。其基本思想是：
- 策略函数: 表示为 π(a|s)，其中 a 是动作，s 是状态。
- 策略梯度: 用来指导策略函数的优化过程。
2. 策略梯度算法步骤
- 初始化策略函数 π(a|s)。
- 选择初始状态 s。
- 根据策略函数 π(a|s) 选择动作 a。
- 执行动作 a，得到奖励 r 和新状态 s'。
- 更新策略函数 π(a|s)。
3. 策略梯度算法应用
策略梯度算法在多个领域都有广泛的应用，例如：
- 机器人控制: 用于控制机器人的运动和决策。
- 游戏人工智能: 用于训练游戏AI，使其能够自主学习和玩各种游戏。
策略梯度算法应用示例
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4. 总结
策略梯度算法是强化学习中的一个核心算法，通过直接优化策略函数来学习最优策略。掌握策略梯度算法，将有助于您更好地理解强化学习。