Policy 优化是强化学习中的核心概念，旨在通过不断迭代策略来最大化长期奖励。以下是关键要点：

基本概念 📚

  • Policy：智能体在特定状态下采取动作的规则
  • 优化目标：使策略在环境中表现更优（如提高效率、降低风险）
  • 核心挑战：平衡探索与利用，处理稀疏奖励问题

典型应用场景 🌍

  • 自动驾驶：优化路径选择与决策策略
  • 资源分配：动态调整系统资源使用方案
  • 游戏AI：提升策略在复杂博弈中的胜率

主流方法 🧠

方法类型 代表算法 特点
值迭代 Value Iteration 通过价值函数逼近最优策略
政策迭代 Policy Iteration 直接优化策略分布
深度强化学习 DQN/Policy Gradient 结合深度网络处理高维状态空间
policy_optimization

如需进一步了解强化学习在实际中的应用，可参考 [/ai_tips] 路径获取更多案例解析。