概述

策略梯度是强化学习中一种直接优化策略的方法,通过计算策略的梯度来调整动作选择概率。与值函数方法不同,它不依赖对价值的估计,而是直接对策略进行参数化并更新参数。

策略梯度

核心概念

  • 策略参数化:策略π用参数θ表示(如神经网络)
  • 梯度上升:通过策略梯度定理更新θ,公式为:
    θ_{t+1} = θ_t + α∇θJ(θ)
    
  • 优势函数:用于减少方差的修正项,提升训练稳定性
强化学习策略梯度示意图

实现步骤

  1. 初始化策略网络(如Actor-Critic架构)
  2. 收集轨迹数据(环境交互序列)
  3. 计算优势估计(TD-error或Generalized Advantage Estimation)
  4. 更新策略参数(梯度上升)
梯度上升

优缺点对比

优点 缺点
直接优化策略 需要大量样本
支持连续动作空间 方差控制复杂
策略梯度优缺点对比

应用场景

  • 游戏AI(如AlphaGo的策略网络)
  • 机器人控制(连续动作优化)
  • 自动驾驶决策系统
强化学习应用案例

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