reinforcement learning，增强学习：Model-Free Control

上次内容：

Model-Free Prediction。所谓model-free，是指没有给定MDP（即MDP未知，甚至不知道是不是MDP过程）。

希望在未给出MDP的情况下，进行prediction（对于给定的policy π，evaluate该policy π能够达到的Vπ(s)）。

Model-Free Prediction有两大方法：Monte-Carlo Learning和Temporal-Difference Learning。

本次内容：

Model-Free Control。所谓model-free，是指没有给定MDP（即MDP未知，甚至不知道是不是MDP过程）。

希望在未给出MDP的情况下，进行Control（理想情况是policy也没有给出，Optimise the value function of an unknown MDP）。

Model-Free Control有两大方法：on-policy Learning和off-policy Learning；其中，on-policy Learning又分为on-policy MC和on-policy TD。

Model-Free Control解决的问题：

Optimise the value function of an unknown MDP

要实现Model-Free Control，可用的解决方案：