Policy Gradient Methods 是一种在强化学习中用于学习策略的算法。它通过直接优化策略来学习，而不是优化值函数。以下是关于 Policy Gradient Methods 的简要介绍。

基本概念

Policy Gradient Methods 的核心思想是直接学习一个策略函数 π，该函数决定了在给定状态下应该采取哪种动作。

  • 策略（Policy）：策略是一个映射函数，它将状态映射到动作的概率分布。
  • 策略函数（Policy Function）：策略函数 π(s) 表示在状态 s 下采取动作 a 的概率。
  • 策略梯度（Policy Gradient）：策略梯度用于指导策略函数的学习，它衡量策略函数的微小变化对期望回报的影响。

算法步骤

  1. 初始化策略函数：随机初始化策略函数 π(s)。
  2. 进行模拟：在模拟环境中执行策略 π(s)，收集状态、动作、奖励等数据。
  3. 计算策略梯度：使用收集到的数据计算策略梯度。
  4. 更新策略函数：根据策略梯度更新策略函数 π(s)。
  5. 重复步骤 2-4，直到满足停止条件。

优势与局限性

优势：

  • 算法简单，易于实现。
  • 不需要值函数的估计，减少了计算复杂度。

局限性：

  • 策略梯度容易受到噪声的影响。
  • 学习速度可能较慢。

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