【算法解析5/5 下】强化学习（RL）深度解析：常用主流算法（附Python代码）|动态规划、蒙特卡洛方法、时序差分学习、Q-Learning、策略梯度与Actor-Critic方法|优缺点与工程建议

注：本系列将有五部分，分别对应五大机器学习任务类型，包括：
1. 分类（Classification）、2. 回归（Regression）、3. 聚类（Clustering）、4. 降维（Dimensionality Reduction）以及 5. 强化学习（Reinforcement Learning）
此文含大量干货，建议收藏方便以后再读！

注：此为两部分中的下部，上部请按下面链接前往！（强烈建议先看上部分）

【算法解析5/5 上】强化学习（RL）深度解析：常用算法、数学目标与核心公式、与其他任务的差别 | 状态、动作、奖励、策略、环境转移概率、折扣因子 | MDP、累积奖励、策略与价值函数、贝尔曼方程-优快云博客

大家好，我是爱酱。强化学习是机器学习五大任务中最具挑战性和潜力的分支之一，广泛应用于智能控制、博弈、机器人、自动驾驶、推荐系统等领域。作为强化学习专题的第二部分，本节将围绕实际案例，详细讲解强化学习的典型算法、核心思想、数学表达与操作流程，帮助你系统掌握强化学习的实践方法。（将继续延续上部分的完结部分）

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七、强化学习主流算法与详细流程

1. 动态规划（Dynamic Programming, DP）

适用场景：环境模型已知（即状态转移概率$P$和奖励已知）
代表方法：值迭代（Value Iteration）、策略迭代（Policy Iteration）

值迭代核心流程

• 初始化所有状态的价值为0

• 重复更新：对每个状态，按贝尔曼方程迭代

  

• 直到收敛，提取最优策略

优缺点：理论完备，但需环境模型，难以扩展到大规模或未知环境。

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2. 蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）

适用场景：环境模型未知，但能采样完整回合
核心思想：通过多次采样完整轨迹，直接用经验平均累计奖励估计价值函数

流程

• 反复采样完整回合，记录每步状态、动作、奖励

• 每个状态的价值由其后续实际累计奖励的平均值估计

• 可用于策略评估和策略改进

优缺点：无需环境模型，样本利用率低，需完整回合。

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3. 时序差分学习（Temporal Difference, TD）

适用场景：环境模型未知，可在线学习
核心思想：结合动态规划和蒙特卡洛，边采样边更新价值函数

TD(0)更新公式