深度强化学习揭秘（第二集）——策略迭代、价值迭代与动作-价值方法（附代码）

在深度强化学习的第一篇文章中，我们介绍了马尔可夫决策过程（MDP）和动态规划（DP）的基本概念。在本文中，我们将继续深入探讨深度强化学习的奥秘，重点关注策略迭代、价值迭代和动作-价值方法。

策略迭代

策略迭代是一种经典的强化学习算法，它交替执行以下两个步骤：

1. 策略评估 ：给定一个策略π，计算每个状态的价值函数Vπ(s)。
2. 策略改进 ：找到一个新的策略π'，使得Vπ'(s) > Vπ(s)对于所有状态s。

策略迭代算法保证在有限的时间内收敛到最优策略。然而，它可能需要大量的迭代才能收敛。

价值迭代

价值迭代是一种另一种经典的强化学习算法，它与策略迭代非常相似。然而，价值迭代直接估计最优价值函数，而不是估计策略。价值迭代算法保证在有限的时间内收敛到最优价值函数。然而，它可能需要大量的迭代才能收敛。

动作-价值方法

动作-价值方法是一种更通用的强化学习算法，它可以用于解决各种类型的强化学习问题。动作-价值方法直接估计最优动作-价值函数Q*(s, a)。一旦我们知道Q*(s, a)，我们就可以通过选择使Q*(s, a)最大的动作来获得最优策略。

动作-价值方法有很多不同的变体，包括Q学习、SARSA和Actor-Critic方法。Q学习和SARSA都是无模型方法，这意味着它们不需要知道环境的转移概率或奖励函数。Actor-Critic方法是一种策略梯度方法，它使用神经网络来近似策略和价值函数。

比较

策略迭代、价值迭代和动作-价值方法都是经典的强化学习算法。它们各有优缺点。策略迭代和价值迭代是保证收敛的算法，但它们可能需要大量的迭代才能收敛。动作-价值方法是一种更通用的算法，它可以用于解决各种类型的强化学习问题。然而，动作-价值方法可能需要更多的样本才能收敛。

代码示例

我们提供了一些代码示例来帮助你更好地理解策略迭代、价值迭代和动作-价值方法。这些代码示例可以在GitHub上找到：https://github.com/zuqirun/deep-reinforcement-learning-demystified

结论

策略迭代、价值迭代和动作-价值方法都是经典的强化学习算法。它们各有优缺点。策略迭代和价值迭代是保证收敛的算法，但它们可能需要大量的迭代才能收敛。动作-价值方法是一种更通用的算法，它可以用于解决各种类型的强化学习问题。然而，动作-价值方法可能需要更多的样本才能收敛。