織夢網(wǎng)站建設實訓心得,廣西桂林旅游幾月份去最好,視頻網(wǎng)站如何做seo,平面設計網(wǎng)站有哪些無限期強化學習中的策略評估方法解析 1. 引言 在無限期強化學習中，策略評估是一個關鍵環(huán)節(jié)。一些極端樂觀的方案，如 SARSA（State - Action - Reward - State - Action），在實際中得到了應用。然而，當使用 Q 因子近似時，其行為復雜，理論收斂性質不明確，且缺乏相關性能…無限期強化學習中的策略評估方法解析1. 引言在無限期強化學習中，策略評估是一個關鍵環(huán)節(jié)。一些極端樂觀的方案，如 SARSA（State - Action - Reward - State - Action），在實際中得到了應用。然而，當使用 Q 因子近似時，其行為復雜，理論收斂性質不明確，且缺乏相關性能邊界。同時，基于模擬的 Q 因子策略迭代（PI）方法中，當前策略 μ 近似評估步驟的探索問題至關重要，需確保在模擬中足夠頻繁地生成非 (i, μ(i)) 的狀態(tài) - 控制對。2. 額外方法：時間差分法概述時間差分法是解決無限期問題值空間近似的一類重要方法。主要關注基于模擬的線性參數(shù)架構下的策略評估，旨在解決類似于之前討論的偏差 - 方差權衡問題。3. 基于投影的近似策略評估貝爾曼方程求解目標：在策略評估中，核心是近似求解給定策略 μ 對應的貝爾曼方程。對于折扣問題，需求解線性方程組：[J_{mu}(i)=sum_{i = 1}^{n}p_{ij}(mu(i))[g(i,mu(i),j)+alpha J_{mu}(j)],quad i = 1,ldots,n]簡記為 (J_{mu}=T_{mu}J_{mu})，其中 (T_{mu}) 是策略 μ 的動態(tài)規(guī)劃（DP）算子：[(T_{mu}J)(i)=sum_{i = 1}^{n}p_{ij}(mu(i))[g(i,mu(i),j)+alpha J(j)],quad i = 1,ldots,n]參數(shù)近似求解