🎯 强化学习策略梯度教程

📌 什么是策略梯度？

策略梯度（Policy Gradient）是深度强化学习的核心方法之一，直接对策略函数进行优化。与基于价值的方法不同，它通过策略网络直接学习动作选择策略，适用于连续动作空间和复杂决策场景。

🧠 核心概念

• 策略函数：π(a|s) 表示在状态 s 下选择动作 a 的概率
• 梯度上升：通过计算策略参数的梯度，迭代更新参数以最大化期望回报
• 优势函数：A(s,a) = Q(s,a) - V(s)，用于减少策略更新的方差
• REINFORCE算法：基础策略梯度方法，结合蒙特卡洛估计进行策略优化

🖼️ 图解说明

🛠️ 实现步骤

1. 构建策略网络：输入状态 s，输出动作概率分布
2. 收集轨迹：通过策略网络与环境交互，记录状态-动作-奖励序列
3. 计算回报：使用折扣因子 γ 计算每个状态的累积奖励
4. 梯度更新：根据策略梯度定理更新网络参数

   # 示例伪代码
   policy_gradient = expected_return * log_prob_actions
   parameters += learning_rate * policy_gradient
   

🚀 应用场景

• 机器人控制（如机械臂抓取）
• 游戏AI（如AlphaGo的策略部分）
• 自动驾驶决策系统
• 资源分配与调度优化

🔍 扩展阅读

想要深入了解基于价值的DRL方法？可以前往 /tutorials/drl-reinforce 查看对比教程。