Natural Actor-Critic for Robust Reinforcement Learning with Function Approximation

我们使用以下六个分类标准来理解强化学习研究领域多样性的方法：

1. 鲁棒性：该标准衡量强化学习算法在面对环境不确定性或变化时的表现能力。

   • 鲁棒强化学习算法专门设计用于处理训练模型（通常是模拟器）与实际部署环境不完全匹配的情况。这种不匹配是将强化学习应用于实际问题时的常见挑战。
   • 相比之下，标准强化学习算法假设训练和测试环境相同。虽然更简单，但这些算法在面对现实世界中意外变化或干扰时可能表现不佳。

2. 状态空间大小：该标准涉及强化学习算法对不同状态数量问题的可扩展性。

   • 表格方法适用于状态数量较少、有限的问题。在这种情况下，可以维护一个表格来存储每个状态的值或其他信息。
   • 大规模方法适用于状态空间巨大或连续的情况，使得表格表示不可行。这些方法通常采用函数逼近来泛化状态。

3. 模型信息：该标准根据算法对环境动态的了解程度来区分算法。

   • 基于模型的强化学习算法可以访问描述环境如何响应动作并在状态之间转换的模型。此模型可用于规划和决策。
   • 无模型强化学习算法不依赖于显式模型。相反，它们通过与环境交互并观察所产生的奖励和状态转换，直接从经验中学习。
   <