强化学习Reinforcement Learning中价值函数近似方法解读

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强化学习Reinforcement Learning中价值函数近似方法解读

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）是机器学习领域的一个重要分支，它通过智能体（Agent）在与环境的交互中不断学习，以最大化长期累积奖励。在RL中，价值函数是一个核心概念，它表示智能体在某个状态或状态-动作对上的期望回报。然而，对于复杂的决策问题，状态空间和动作空间通常非常庞大，直接计算价值函数往往不可行。因此，如何近似价值函数成为RL研究中的一个重要课题。

1.2 研究现状

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度神经网络的价值函数近似方法在RL领域取得了显著进展。这些方法利用深度神经网络强大的表示能力，对价值函数进行近似，从而实现在复杂环境下的有效学习。

1.3 研究意义

价值函数近似方法在RL领域具有重要的研究意义，主要体现在以下几个方面：

1. 降低计算复杂度：通过近似价值函数，可以避免直接计算复