探索增强学习策略:从值函数到策略梯度

1. 背景介绍

增强学习（Reinforcement Learning，RL）作为机器学习领域的一个重要分支，近年来在人工智能领域取得了显著的成果。从围棋大师AlphaGo到自动驾驶汽车，增强学习技术正在逐渐改变我们的生活。本文将深入探讨增强学习策略的演进历程，从早期的基于值函数的方法到现代的策略梯度方法，并分析其优缺点以及适用场景。

1.1 增强学习概述

增强学习的核心思想是通过与环境交互学习最优策略，使得智能体在特定环境下能够获得最大的累积回报。智能体通过不断试错，观察环境反馈的奖励信号，并根据这些信号调整自身行为策略，最终学习到最优策略。

1.2 值函数与策略

在增强学习中，值函数和策略是两个核心概念：

• 值函数（Value Function）：表示在某个状态下，遵循某个策略所能获得的期望累积回报。
• 策略（Policy）：决定智能体在每个状态下应该采取的动作。

早期的增强学习方法主要基于值函数，通过估计值函数来间接地学习最优策略。而现代的策略梯度方法则直接对策略进行优化，无需估计值函数。

2. 核心概念与联