策略梯度 (Policy Gradients) 原理与代码实例讲解

策略梯度 (Policy Gradients) 原理与代码实例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是人工智能领域的一个分支，它通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互，学习如何做出决策以最大化长期奖励。在强化学习中，智能体通过不断尝试和错误，逐步改进其行为策略（Policy），以实现长期目标。

策略梯度（Policy Gradients）是强化学习中的一种核心算法，它通过直接优化策略的梯度来更新策略参数，从而提升策略性能。随着深度学习技术的快速发展，深度策略梯度（Deep Policy Gradients）成为了强化学习领域的研究热点。

1.2 研究现状

近年来，策略梯度在多个领域取得了显著成果，如游戏、机器人、自然语言处理等。一些经典策略梯度算法，如REINFORCE、PPO（Proximal Policy Optimization）和TRPO（Trust Region Policy Optimization）等，已经被广泛应用于实际项目中。

1.3 研究意义

策略梯度在强化学习中的应用具有重要意义：

1. 实现端到端的策略优化：策略梯度算法可以直接优化策略参数，无需显式定