reinforcement learning，增强学习：Policy Evaluation，Policy Iteration，Value Iteration，Dynamic Programming f

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#reinforcement learni #增强学习 #Policy Evaluation #Policy Iteration #Value Iteration

本文深入解析强化学习中的Policy Evaluation、Policy Iteration和Value Iteration，阐述它们如何解决MDP问题。Policy Evaluation用于评估给定策略的值函数，而Policy Iteration结合评价和改进策略以找到最优策略。Value Iteration则通过一步看向前方的更新迭代寻找最优策略。尽管Value Iteration收敛较慢，但它适用于具有循环和随机性的MDP。此外，文章还提及了异步动态规划和近似动态规划作为扩展主题。



首先回忆上一次的内容：

Bellman Expectation Equation：
【计算时常用】



【计算时常用】


【计算时常用】

Bellman Optimality Equation：


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